凤凰网科技讯 7月22日，美团旗下拼好饭宣布正式启动“万家品牌”计划，将为全国1万家知名餐饮品牌提供流量倾斜、联合定制服务和品牌扶持，进一步扩大平台品牌化运营规模。 根据官方披露的数据，截至2025年7月，拼好饭全国已有超百万商家上线运营，日订单量峰值超过3500万单。目前入驻平台的餐饮品牌已超过5000个，包括汉堡王、老乡鸡、永和大王、魏家凉皮、蜜雪冰城等知名连锁品牌。 过去一年，知名品牌在拼好饭运营的门店数量同比增长64%，显示出品牌方对这一平台模式的认可度不断提升。据介绍，每份套餐平均可为消费者节省5元成本和30分钟时间。 随着“万家品牌”计划的推进，拼好饭有望进一步扩大在品牌餐饮市场的影响力，同时也将考验平台在供应链管理、品质控制等方面的运营能力。

先进封装技术进阶推动电路微细化、封装尺寸增大，采用树脂或玻璃基板的面板级封装需求将增长。尼康顺势推出半导体后道工艺数字光刻机 “DSP-100”，2025 年 7 月起接单，2026 年上市。 该设备专为先进封装打造，支持 600mm 见方大型基板，1.0μm 高分辨率，融合半导体光刻机与 FPD 曝光设备技术，重合精度高，处理 510×515mm 基板每小时达 50 片。 其无需光掩模，靠空间光调制器投射图案，突破尺寸限制，适配大型封装需求，降低成本、缩短周期，还能补正基板翘曲，保障质量与效率。

快科技7月22日消息，今日，财富中文网发布2025年《财富》中国500强排行榜。 榜单显示，国家电网有限公司以5,484亿美元的营收位居榜首，中国石油和中国石化分列榜单第二位和第三位。 位列第四位的是中国建筑集团，中国工商银行位列第五。 在盈利能力方面，最赚钱的十家上榜公司中，中国工商银行稳居第一。 除五家商业银行和中石油外，台积公司、腾讯、阿里巴巴集团、中国平安四家民营企业也进入利润榜前十位。 其中台积公司以360.87亿美元的净利润排在利润榜第4位；腾讯2024年的净利润同比增长超过65%，以超过269亿美元的净利润排在利润榜第6位。 阿里巴巴集团和中国平安分别位列利润榜第9位和第10位。 这十家公司在去年的总利润约为3,115亿美元，约占上榜公司利润总和的41%。

IT之家 7 月 22 日消息，微信现已开启“语音转文字内容自动发送”功能灰度内测，部分用户可以在聊天框右侧的功能区看到一个专门的语音输入按钮。点击该按钮后，按钮会变为醒目的绿色，此时用户说出的内容能被实时转换成文字显示在输入框中。 据介绍，相应功能依托微信内置的语音识别技术，日常交流中的普通话转换准确率较高，当用户完成语音输入后，只需连续说出“over over”这一指令，系统就会自动将转换好的文字消息发送出去，无需手动点击发送按钮。

“我唯一的期待就是评估时能客观地按照邮件上说的来，比如M就是我能持续、稳定地完成工作，而不是说还要有超出预期的东西。”谈及新的绩效方案，字节跳动员工刘清这样说道。 过去几年里，随着字节跳动持续实施“去肥增瘦”策略，绩效评估逐渐向“末位淘汰”的逻辑演变，各团队leader都背上了打出一定量“差绩效”的指标，并通过排序的方式筛选出尾部员工。“Leader经常说他有多难，他有多不想给大家差的绩效，但是也没有办法。”回忆起过往几年的绩效期，刘清说这样的场景经常出现。 就在上周，字节跳动发布内部邮件，宣布启动2025年半年绩效评估，绩效方案也迎来了“版本更新”。邮件内声称“此次调整主要是将绩效分档进行了升级，M、M+、E、I的规则被重新定义，旨在‘回归价值创造本质’并构建一个包括‘稳定基线-突破激励-顶尖认可’的三层人才发展通道。” 多年来，字节一直采取参考Google的OKR+360环评的绩效模式，包括8个不同等级： F（不及格） I（需要改善） M-（略有瑕疵） M（符合预期） M+（有时超出预期） E（超出预期） E+（远超预期） O（杰出） 在这之中，极高和极低的绩效分数极少出现，绝大部分员工能接触到的上下限在I-E之间。 每年，字节跳动各业务线会展开两次绩效评估，分为半年周期和全年周期。和其他互联网公司一样，绩效结果与员工的年终奖金直接挂钩，同时对于想要在公司内有更大发展空间的员工而言，获得好绩效是顺利晋升的关键。 过去四年中，组织“去肥增瘦”一直是字节跳动的头号管理目标之一。2021年7月，字节跳动CEO梁汝波更新个人OKR，梁汝波明确了自己新的O1（目标1）为“组织去肥增瘦，根据业务形式更新人力计划，让组织不膨胀和效率提升”。 就此，字节跳动“去肥增瘦”的大幕徐徐拉开，并迅速在绩效环节中得以体现。在随后的几轮绩效评估中，评估口径逐渐发生变化，差绩效指标有了更高的额度，并被强制分配到字节跳动各业务线中。 简单解构这份绩效方案，可以用三点来总结其中的新变化，M和E比例变多了；M+比例变少了；M-和I的区分度增加，邮件中特别强调，M-需要自我调整或在Leader帮助下改进，但不意味着要离开公司。其中，关于M-的口径，被调整到一个相对“温和”的表述。在字节跳动内部，一些员工将这份绩效方案，视为公司释放了温和鼓励和安抚的信号。 另一方面，一位接近字节跳动的人士表示，这次绩效方案的微调，只是为了让每个档位被识别得更加清晰，以提升评估结果的指导性，和“去肥增瘦”没有关系。 不过，回顾过去四年中字节对于“去肥增瘦”的执念，这份方案背后的决策者心理，似乎并不简单。 这几天，随着新绩效方案邮件公布，字节的员工们也陆续进入了新的绩效评估周期，在一些团队中，一线员工的“+1”们会在这个时间点和团队成员“通气”。“+1”是互联网行业对高一级leader的称呼，沿着这条汇报链的更高级别leader，以此类推会被称为“+2”“+3”等。 刘清是字节跳动某业务线运营部门成员，他的“+1”最近专门举行了一次组内“通气会”，会上刘清的“+1”表示，他们所在团队这一次的绩效评估，不会有强制的差绩效分布。在刘清的记忆中，这可能是2021年“去肥增瘦”战略实施以来，绩效方案针对“差绩效”额度分配第一次出现松动。 “强制差绩效分布，之前几乎是半公开状态。”杨伟就职于字节某业务线的研发部门，他表示，过去几年中，各个团队在绩效评估时分配差绩效名额的情况愈发普遍。“差绩效”指M-及以下的绩效等级，背上差绩效不仅影响年终奖的发放数额，也会成为一些团队劝退员工的理由。 不过，对于大部分员工而言，绩效结果都是在M-、M、M+三个中间态中打出，其中，M是符合预期，M-是符合预期但略有瑕疵，M+则超越预期。也就是说，M是属于大部分员工、占比最高的结果，而M-就已经是“差绩效”范畴。随着“差绩效”成为硬指标，绩效的评估标准也愈发严苛。 据刘清回忆，从2023年开始，绩效评估中对于几个中间态的打分理念愈发模糊。其中，原本是符合预期的“M”，也需要员工通过一些额外产出或者业务上的创新点来证明自己。“理论上你正常完成工作，就应该拿到一个正常的绩效。但现在想要拿到M，就需要在业务上有一些额外的亮点。” 另一方面，原本是“略有瑕疵”的M-，却成为一些团队“劝退”员工的凭据，这使得原本在字节管理体系中，处于模糊地带“末位淘汰”被拿到台面上。今年年初的相关报道中，曾有字节内部人士透露了绩效指标的分配情况。至少有7%的员工必须获得I，15%的员工必须获得M-，这一门槛无疑增加了员工被解雇的风险。而根据字节跳动相关政策，员工只有连续两次获得M-才会面临绩效改进计划（PIP）。但在过去几年中，一次M-就成为了危险的信号。在某些业务线，M-的比例甚至可以接近20%。 随着“末位淘汰”理念的半公开化，大部分员工需要在业务中尽可能地证明自己的价值，进而在字节内部掀起了新一轮不同团队、甚至不同小组间的“赛马”。 “现在推任何项目都先问能不能降本，哪怕你做这个事的目的并不是降本。”刘清表示，持续多年的“去肥增瘦”压力，让降本成为了业务决策过程中的主要目标。人力资源不断收紧的背景下，一些团队在接新需求时也变得谨慎起来。 “绩效压力下，很多团队从上到下开始更多地去瞄准短期收益。”杨伟表示，在更早一轮的绩效方案迭代中，M+的比例曾被调高。一方面，是M-额度分配的压力悬在每一个人头上；而另一方面，M+比例增加带来的刺激，也加速了团队间的“内卷”。“大家都在业务上‘做花样’，为了一个高绩效，或者说为了一个正常的绩效。” “做花样”在刘清口中有一个更互联网风格的词汇：讲故事。据刘清介绍，在“去肥增瘦”的绩效压力下，很多员工如果只完成本部门业务工作，不仅拿不到一个好的绩效，甚至可能会得到一个M-。这一背景下，在业务中每挖掘一些新的价值点，都要通过“讲故事”赢得上游的认同，才有可能收获一个理想的绩效结果。“一些项目不一定有收益，但是可以把它包装成有收益的样子。” 在前字节HR谢灿的记忆中，2021年之前的绩效策略还是一个“人性化”的版本，当时字节内部一些团队可以不设置M-的比例，甚至在这个问题上，部门负责人也拥有一定的决策权。这一切在进入“去肥增瘦”时代后发生了变化。谢灿表示，早期字节的绩效文化是“专注于和自己比”，重点在于员工的个人成长性。从2021年下半年开始，绩效评估留给各业务线管理岗的，只剩下三个问题：我要激励谁、我要留谁和我不想要谁。 “把人力资源成纸面数据，这样一方面好量化，同时可以支持决策者更好地去做判断。”谢灿认为，强制绩效分布政策的动机，是在更好地辅助管理者做决策。比如在降本增效的压力下，一个管理者应该从哪个团队入手进行优化，这需要管理者能够在数据层面进行考量，并作出相应判断。“对一些不成熟的中层管理者，公司通过这种方式强行迫使他去学会怎么做决策。” 但在和业务团队的实际接触中，谢灿感受到一个很明显的变化：管理岗变焦虑了。在绩效分布有了明确指标的时代，中层leader们也变得束手束脚，在持续几年的“去肥增瘦”政策的影响下，分配“差绩效”的决策影响着整个团队的情绪。 另一方面，焦虑的不只是中层leader们，还有CEO梁汝波。时间来到2022年，梁汝波的OKR中，依旧看到“去肥增瘦”的反复刷屏。2022年7月，梁汝波更新OKR，字节跳动将根据业务形势更新人力计划，大幅降低2022-2023年招聘计划，降低组织规模增速，并提升组织效率。 而在几个月后的字节跳动全员会上，梁汝波表示，2022年公司营收增速减慢，产品DAU（日活跃用户数量）在增长，但低于年初设定目标的预期，公司会持续地进行“去肥增瘦”。这意味着，字节在“去肥增瘦”问题上将进一步加码，并且很快在绩效层面显现。 “每一次绩效评估都会强调，要继续收紧（评估的尺度）。”高舟曾是字节某业务运营团队中的管理岗，在他的回忆中，绩效和“去肥增瘦”的耦合，在2021年就进入了持续高压状态。在2022年的全年绩效周期评估中，他所在业务的每个团队都有了强制分配的“差绩效”名额。事实上，字节跳动的绩效评估体系分为“leader打分”、“自评打分”和“邀请同事的360度环评”三个维度，但最终的结果还是以leader们的评估为主。 “我会给一个（绩效打分）草稿，然后其实最终的决定还是+2、+3来定的。”高舟表示，作为小团队leader，他在绩效评估中的话语权相对有限，很多时候他递上去的初版方案也不会被采纳。而每个部门“差绩效”的指标额度，在绩效评估伊始就已经确认，再由各级leader层层分配给各团队中。“刚开始的时候可能必须得有一个（差绩效），后面就可能必须得有两个或者三个。” 背上“差绩效”（一般是M-）的员工，一定会被劝退吗？对此高舟的经验是，一般来说“劝退”员工需要连续两次M-（或更差的绩效），但也存在只经历一次M-，但是上游leader对某个员工表现不满意的情况，这时就需要和当事员工“聊一下”。“‘聊一下’主要是想告诉那位同学（字节对员工的俗称），如果不走的话可能有PIP。” 高舟口中的PIP，又称绩效管理提升计划。该计划主要针对绩效考核未达标的员工。事实上，PIP在字节内部几乎就是被辞退的信号，鲜有员工能通过PIP回到工作岗位。虽然名叫提升计划，但PIP本质上是一个“劝退”员工的手段。 “最终的目的是希望各个团队‘卷出花’来。”谈及强制差绩效比例的意义，高舟表示，在“去肥增瘦”的压力下，稳定地做业务不再是首要目标，每个团队都需要“抢地盘”，推动更多0-1的项目进展。但卷出“花”背后，是很多团队间在业务资源上的恶性竞争，甚至出现多个团队“重复造轮子”的情况。 高舟进一步解构了这种状态下的员工心理：“假如每个周期都有那么10%-20%的员工要面临淘汰压力，大家会发现如果在这待上几年，被淘汰就不是一个小概率事件。”这样的心理作用下，一些员工就不会有长期在这家公司从业的打算，去做一些短期业务收益大的项目显然更有性价比。 而在管理者视角，这种“末位淘汰”的绩效规则，也为团队管理带来巨大影响。 “一些熟悉业务的老同学可能没犯什么错，产出也还行，只是没那么会汇报，没有卷出‘花’，就要因此背上差绩效。”高舟表示，“末位淘汰”对团队进行了强制的更新换代，结果是被迫要找一些新人来取代老员工，而在业务频繁交接的过程中，这样的交接必然伴随着效率的损耗。 “培养一个人，也是需要成本的，再重新招一个人也很难上手。”经历多次业务调整的刘清，对这个问题也感同身受，他表示，2022-2023年，各团队已经陆续劝退了一批人，经历了多轮绩效周期“沉淀”下的团队成员，都已经是相对优秀的“精英”。这导致新的绩效周期中，leader们在绩效层面做决策的成本越来越高。“说直白一点，团队中剩下的都是leader的‘心腹’了，强行分配差绩效只会让管理越来越难。” “基层的管理岗其实很难干得太长，因为强制的绩效分布，到最后总会得罪足够多的人。”回忆起在字节带团队的经历，高舟这样说道。 刚刚更新绩效方案中，最核心的变化在于M+比例减少/M比例增加，以及对M-进行了一次“再解释”，邮件中强调M-代表略低于预期，需要自我调整或在Leader帮助下改进，不意味着要离开公司。相比于M-，I代表低于角色预期，不能履行好角色职责，需要做调整或离职。接下来会更清晰地识别出I及以下，不与M-混淆。 “M+少了，晋升的机会相对也少了。”杨伟表示，公司内有不少人持有这样的想法，因为反之增加比例的档位是M和E，而获得E需要为团队获得极其突出的贡献。对于大部分员工而言，M+就是晋升的敲门砖。 “比如说你上次拿了M+，下次就肯定不能给M-，如果给M-，leader要去反复地论证。”据刘清介绍，原则上，一年中的两次绩效打分不能连跨两个档位，而绩效的可操作性，恰恰体现在半年和全年两个绩效周期上。一位在半年绩效中拿了M的员工，理论上在全年绩效中同时存在打M+和M-的可能。 所以，当M的比例增加、M+比例减少，上游管理层面的可操作性也随之增加了。 另一边，新版绩效方案中并没有提到M-会出现比例上的变化，但是对于M-的解释，着重提到了“不意味着要离开公司“。 “感觉（新绩效方案）是在削弱末位淘汰的，相当于是减少大家的焦虑。”杨伟表示，他所在的业务横向竞争并不激烈，“末位淘汰”的压力相对较小。但即使如此，过去两年中，团队成员的焦虑情绪愈发明显。在他看来，这一次的方案，至少在明面上做了一次理性的回归。“让大家预期别那么高、也别那么低，真拿了M-也别害怕。” “我觉得字节在释放一个信号，希望员工不要对M-这么恐慌。”站在HR视角的谢灿，在这个问题上有着同样的判断。在他看来，字节方面的终极目的还是为了进一步控制成本，同时稳住员工的情绪和积极性。“公司既需要更多的M-降低薪资部分的支出，同时也相当于表个态度，得到M-并不意味着要裁掉你。” “在以前M-就已经是一个比较不好的结果了，而I基本意味着‘再无翻身可能’。”在刘清眼中，新方案中的M-有一点变宽松的迹象，作为“差绩效”的严重程度有所削弱，但刘清并不认为这一动作会有带来多少积极影响。“想在字节待下去，就不能被断后路，从这个角度讲M-影响还是很大。” 刘清的判断来自于字节的相关人事政策的约束，据了解，一旦字节员工背上M-的绩效，即使不被劝退，但也无法主动转去其他业务线。根据字节的转岗政策“活水”规定，员工申请活水需要至少M的绩效。事实上，一旦履历出现了一次M-，在之后的字节生涯中都会成为一个要反复解释的因素。 “甚至以后离职后想要再回流（离职后再入职字节）都很难，一次M-需要很多次的好成绩才能‘洗刷’掉。”对于M-的长期影响，刘清这样解释道。 从HR视角来看，谢灿认为，持续的“去肥增瘦”的压力，的确让很多业务线变得更偏好短期收益，这导致中层和基层管理者很难培养成有长期视角、有战略眼光的这种领导者。“这个时候可能就需要更上层的管理者有足够的管理经验和长期的视野，但这就是另外一个老大难的问题了。” “现在没有那么多高速增长的业务要做，如果是想守住存量业务的话，还是需要有一些人来踏踏实实地做事情。”在高舟看来，新绩效方案的调整，源于字节在内的互联网大厂，在当前业务场景下的一些态度转变。“（绩效方案调整）初衷肯定是这样的，但是考虑到组织的惯性，实际执行的过程中可能没有这么顺利。”

划重点： 1、近期，美团核心本地商业CEO王莆中接受了晚点的独家专访。采访中，莆中认为淘宝的营销策略像是一场非理性、甚至不正常的消耗战，将外卖行业中的新玩家：淘宝和京东推到了舆论风口。但是直接将阿里500亿平台消费券视作非理性竞争也过于片面，营销是正常的商业行为，关键在于能为商业模式注入什么新的变量。 2、货币化率过低、复杂的供给履约体系是美团的护城河。但随着品类从餐饮不断向零食、3C数码、母婴、小家电、服饰等进行衍生时，即时零售网络（外卖电商）和快递电商网络的边际开始变得模糊。淘宝闪购上线后，淘宝主站的月活有了显著提升，同时淘宝远场的货盘开始融入即时零售网络。即时零售与电商的交叉潜力被迅速验证，有望迎来商业模式升级。 3、如今的美团和淘宝走出两条截然不同的即时零售路径。美团通过骑手网络和商户生态，抬高竞争者的获客边际成本，并利用闪购持续渗透各个品类。淘宝选择加强履约建设缩小差距，用电商货盘和流量优势错位竞争，用高额补贴突破供给封锁，试图跑通即时履约-赋能电商的模型。各方玩家在保证商家和消费者利益的前提下，投入资源以证明哪一种商业模式更优。这样的“赛马”行为对于即时零售市场来说，是一场必经的“大浪淘沙”式理性竞争。 作者 林易 编辑 重点君 自外卖行业诞生以来，竞争者如过江之鲫，跨界者更是前赴后继，硝烟几乎未曾熄灭。 早在2015 年，饿了么、美团、百度外卖、淘点点便曾集体祭出史上最大规模的“百亿补贴”，点燃了 O2O 的第一轮外卖战火。这场战争的终局，是百度外卖黯然退场、阿里收购饿了么、美团合并大众点评，行业格局初步稳定，最终演变成双巨头对峙。 放在其他行业，市场集中度提升通常意味着份额壁垒逐步筑高，护城河愈发稳固。但在外卖领域，即便是龙头美团，凭借极致效率和生态协同勉强实现了不足5%的净利，也依旧无法劝退后来者。 第二轮外卖大战由京东率先挑起，淘宝的跟进让这场“外卖三国杀”很快升级为中国互联网史上规模最大、补贴力度最凶猛的新一轮战争。用户乐于薅羊毛，平台们投入的资源与决心远超以往。 7 月 12 日，美团、淘宝、京东三方同时调动数万员工、百万骑手、千万商户，正在准备迎接周末的订单高峰。当日，美团即时零售日单量冲到1.5 亿，淘宝闪购则连续两周创下8000 万单的新高（不包含自提和“0元购”订单），加上京东外卖，即时零售行业日订单总量峰值首次突破2.5 亿，刷新中国即时零售的新纪录。 三天后，美团核心本地商业CEO王莆中罕见接受《晚点》采访，向外界释出三个核心观点：一是美团被迫迎战；二是即时零售必须依赖精细化运营，补贴带来的订单大多只是短期泡沫；三是美团不愿因低效内卷而破坏行业生态。除对京东“不关注”之外，王莆中显然并不认可淘宝的策略，认为那是一场非理性、甚至不正常的消耗战。在王莆中的描述中，淘宝闪购和京东均是门外汉，低估了外卖行业的经营难度，高估了外卖行业的收益。一言以蔽之，似乎外卖这门生意只有美团做得了。 战火在外卖行业点燃，但随着战局的深入，这场战争已经演变成一场围绕即时零售的错位竞争。 无利可图的生意，京东、淘宝为何纷纷入局？ 在美团对外的表述中，外卖一直是一个苦生意。在这个生意链上，需要在商户、骑手、平台、用户四方需要找到一个巧妙的平衡点，让四方尽可能满意。对于平台来说，如果每个环节都出现偏差，最后往往就是亏钱。 摩根大通此前发布的全球在线外卖行业报告显示，去年全年全球九家主流外卖平台预测Adjusted EBITDA/GTV（经调整息税折旧及摊销前利润）利润率在1.5%~3.3%之间，算术平均值为2.2%。 美团花了将近十年，并且是在其他非外卖业务的协同下，才实现扭亏为盈。最终常年占据市场高达70%的市场份额。王莆中在采访中提到，美团在2024年实现了4%左右的利润率，互联网行业中排不算高，行业整体利润300亿元。 这利润不高的生意，反而成了外卖最深的护城河——所有新玩家都绕不开“不赚钱的外卖打频次，赚钱的低频生意找利润”的现实。 所以外卖最深的护城河，其实在于想好你要用外卖的流量，协同什么业务来赚钱，最可能的赚钱业务仍然是电商。在王兴的认知里，国内的电商大概存在三张网络——快递电商、即时零售（外卖电商）和社区电商。 随着美团优选逐步关停，以社区团购为代表的社区电商逐渐被证伪。外卖品类从餐饮不断向零食、3C数码、母婴、小家电、服饰等进行衍生时，即时零售网络和快递电商网络的边际也开始变得模糊。 长期以来，阿里凭借“万能的淘宝”牢牢占据品类丰富的心智优势，京东依托自建仓储和物流优势在“快”字上稳固用户认知。可随着即时零售的兴起和30分钟送达体验逐渐成为新的消费习惯，电商领域似乎出现了一个新玩家可以错位竞争切入的突破口。 在京东向美团发起挑战之前，美团一方面以平台的“美团闪购”打造出“万物30分钟到家”的心智，一方面用小象超市和歪马送酒来做自营超市（生鲜日用）的品质服务、用户习惯和复购，已经在3C数码等类目获得了进展。 占据远场电商心智的两家巨头也无法坐视即时零售这片蓝海市场拱手让人，京东一边在给骑手社保的问题上占据道德高地，一边开始进军外卖领域。紧接着，淘宝即时零售业务“小时达”升级为“淘宝闪购”，在淘宝app首页Tab以“闪购”一级流量入口，并联合饿了么共同加大补贴力度。 5月26日，美团发布2025年第一季度业绩报告，在财报后电话会上，美团CEO王兴谈到如何看待京东外卖百亿补贴时表示：“我们将不惜一切代价赢得竞争。”重点君在财报解读中也曾提到“市场完全低估了来自京东、淘宝的竞争”。 显然，从后续竞争态势演变来看，主要电商玩家对于美团通过即时零售侵蚀电商份额的反击决心远超预料。即时零售市场还不是谁的“应许之地”，一个新兴行业最终谁主沉浮，往往都要通过一场声势浩大的充分竞争才能筛选出最终优胜者。 盘活电商，淘宝更深层次的考量 从一开始，淘宝就采取了差异化的竞争策略，外卖的心智已被美团占据，淘宝选择用“闪购”而非“外卖”命名，意在绕开对手最牢固的心智壁垒，重新定义这场战争的赛道。 淘宝和京东做外卖，核心目的并非图那点净利，更深层的盘算在于防守之外的进攻——借即时零售激活更大的电商消费市场。 商务部国际贸易经济合作研究院发布的《即时零售行业发展报告（2024）》显示，我国即时零售处于快速发展期，规模持续增长。2023年，我国即时零售规模达到6500亿元，同比增长28.89%，预计2030年将超过2万亿元。 若仅仅是2万亿市场，淘宝或许还不会下这么大的注，但如果能借此重新盘活年GMV超8万亿的电商主业，意义显然不同。对电商平台而言，GMV是生命线，流量是血液。没有持续的、可规模化的访问量，再丰富的供给与低价都失去意义。 互联网行业早年乘着中国互联网人口红利的东风，迅速构建起电商基本盘。但在移动互联网时代，流量格局剧变，中心化入口被打破，流量急剧分散且昂贵。为了抓住移动时代的船票，阿里通过一系列收购，也构建起自己的用户矩阵，巩固护城河。 一系列的业务矩阵，更重要的价值在于为后续业务的整合打好基础，所以阿里电商事业群成立，率先开启“一个淘宝”的战略聚焦。 最初，淘宝闪购的上线只是一个为了稳住饿了么即时零售份额的尝试，没想到上线后对淘宝主站流量和单量产生了立竿见影的拉动效果。阿里管理层在财报电话会上表示，两周内，淘宝闪购对用户活跃度和规模拉动明显，即时零售与电商的交叉潜力被迅速验证。 同样的思路，刘强东也在内部多次提过：来京东点外卖的人，有40%会顺便买京东商城里的商品，“做外卖赔的钱，比花同样的钱去抖音、腾讯买流量还划算”。 另据高盛最新的即时零售报告测算，京东去年营销支出中有超2/3的成本用于获客，淘宝这类综合性电商平台也大抵相似。如果获客成本是每年必须的营销支出，那么用于补贴还是用于投流买广告都是一种选择，不同的是前者消费者能从补贴中获益。 而且以当今的技术能力，平台已经不会再发“大水漫灌”式的补贴，淘宝闪购逐渐形成了清晰的策略——用分层次、有针对性的补贴把用户留住，再用跨品类消费换回GMV，这才有了500亿的平台消费券坚决投入。 因此，重点君大胆推测：“闪购”第一阶段是做规模，把用户从茶饮咖啡引到餐饮外卖，再引导他们购买零售品类。等用户心智初步养成后，餐饮外卖的补贴会慢慢减少，零售品类的补贴加码，继续把流量拉回淘宝的强项领域-非餐饮零售：零食、3C 数码、母婴、小家电、服饰等。 如果这条路径能够跑通，淘宝将再度站稳“万能的淘宝”心智，通过“快递电商+即时零售”双轮驱动，升级为一个更广阔的大消费平台。 复杂的即时零售，更需要可持续的竞争策略 其实，抖音比阿里更早尝试过把本地生活流量与电商盘活，创造一个大消费平台。但因货币化率过低、供给履约体系复杂，最终放缓节奏。 即时零售是复杂的系统工程，既要稳定的履约网络，也要长链路、高并发的动态匹配能力。美团通过长期经营沉淀下来两大能力，一个是丰富的供给组织能力，一个是强大的运力调度能力。即便单日单量冲到1.5 亿，履约网络依旧稳定，除了峰值时段 App 短暂异常外，供给、配送、履约都未出现大规模卡单、宕机。与此同时，美团在实现1.5亿日订单时，其平均送达时间依旧能控制在30分钟，如果没有数据干扰，其效率可谓非常之高。 但淘宝闪购同样也有优势。首先，电商与本地生活同样以交易为核心，且品类相近。相比本地生活，电商自带的流量池更大。并且饿了么、飞猪整合到淘宝闪购后，淘宝将会对远场电商的品牌商品、酒旅等服务型产品和饿了么已有的近场餐饮等品类的供给充分打通，打通远场电商与近场履约，以流量协同验证“全品类货盘+即时配送”模型，激活主站月活并缩短用户需求响应链条，形成自己的竞争优势。 其次，淘宝闪购也在用更强的营销力度，撬动供给端封锁。据光子星球报道，淘宝闪购对商家采用了“直补”方式，而不是传统的“杠杆”模式，让用户实付即为商家实收，为供给端创造了更好的体验。最终导致的结果是，淘宝闪购的价格能够直逼美团神券，且短期内几乎覆盖了商家端的线上成本。而餐饮商家实际拿到的钱更多，补贴比例甚至能达到70%以上，高于美团神券50%左右。或许对于淘宝的商家和用户来说，这并不是一场低效内卷的竞争，而是通过平台让利，赢得商家的自主投票。 这场外卖三国杀中，我们已经可以看到两条截然不同的即时零售路径。美团通过骑手网络和商户生态，抬高竞争者的获客边际成本，并利用闪购持续渗透各个品类，直至深入淘宝、京东的核心腹地。淘宝则利用电商货盘和用户基数优势错位竞争，利用更合理的商家补贴模式突破供给封锁，试图跑通电商基本盘赋能即时履约的模型。未来，如果淘宝内部不同业务系统的全面打通，电商商流在即时零售的探索和复用，可能还会有更大的想象空间。 目前，淘宝闪购的日单量已从6000万跨过8000万，快速缩小与美团的规模差距。当做完最容易的事，淘宝闪购最终还是要回到履约基础设施上进行补课，才能继续缩小和美团的差距。 美团的即时零售认知和供给侧精细化运营，几乎是十年沉淀的结果。从专送、自送、混合送到拼好饭、卫星店、闪电仓，美团一直在针对不同场景做履约网络的“适配”，提升确定性。 好在，一场外卖大战并不会立刻完成零售端的迁移，即时零售注定是一场供需两端的长期改造。无论是美团的品类扩张，还是淘宝闪购复用电商商流，都不是一件容易的事。 这为双方都争取到了时间，整个过程也不会是“零和博弈”，而是各方差异化能力的错位竞争，竞争的焦点一定不是“烧钱规模”，而是比拼履约创新、劳动者尊严、商户可持续性，如此中国服务零售业方能走向以用户价值为基石的真正共荣。 结尾 王兴曾说，大多数人以为战争是由拼杀组成的，其实不是，战争是由等待和煎熬组成的。这句话放在此刻尤为合适。 这场战役的终极赢家，将是打造出一套真正可持续的竞争模式的、能够激活行业进化基因的长期主义者。

编辑：英智 【新智元导读】Fidji Simo以Instacart CEO的成功经验，加入OpenAI管理层。这份备忘录展示了她的宏大愿景：让AI成为知识、健康和创意的钥匙，打破资源壁垒，重塑人类的生活方式。 Fidji Simo将于8月18日出任OpenAI应用CEO，管理公司至少三分之一的业务，推广和拓展AI的应用场景。 她是一位务实的技术迷，相信AI会给人类带来前所未有的机会，赋予个人前所未有的力量。 每一次技术革命都像一把双刃剑：它能让更多人拥有决策力、塑造世界的能力，甚至以全新方式掌握自己的命运。 我们必须深思熟虑地构建和推广这些技术，这将决定这场变革是让更多人变强大，还是让少数人更富有。 加入OpenAI的第一份备忘录 OpenAI挖来了Instacart的CEO Fidji Simo，担任应用首席执行官。 她将负责产品开发和业务增长。奥特曼则可以腾出手，专注搞研究、算力和安全。 Simo的第一份备忘录从「赋能的钥匙」——知识、健康、创意、经济自由、时间和支持——变得人人可得开始。 知识：点亮智慧之光 有了及时的知识，我们就能做出更明智的决定，为自己发声，改写人生轨迹。 过去，专家级的知识往往只属于资源充裕的少数人。 如今，AI正在打破这种壁垒，真正让知识民主化，为每个人打开机会之门。 AI能将数千小时的学习浓缩成量身定制的洞见，用通俗易懂的语言，以合适的节奏和理解水平娓娓道来。 它不只是解答问题，更能教我们如何提出更好的问题，让我们在曾经晦涩或令人生畏的领域建立自信。 效果已经显现：使用AI导师的人学习效率是传统导师的两倍，远超课堂教学。 2024年OpenAI的研究显示，90%的用户表示ChatGPT让他们更轻松地理解复杂概念。 当为每个人配备针对任何主题的AI导师，知识的鸿沟将被填平，落后的人也能迎头赶上。 健康：无价之宝 Simo最期待的，是AI在医疗领域的突破。 几年前，她曾与一种复杂且少见的慢性病抗争，体会到医疗系统的割裂和门槛之高。 近九成的美国成年人难以理解和应用健康信息，导致健康结果不佳，每年造成超过2000亿美元的医疗成本。 患者常常在自己的健康问题上感到无助。 Simo曾聘请斯坦福的导师教她生物学和遗传学，还创立了一家研究慢性病的机构。 但显然，大多数人没有这样的资源——有了AI，他们也不需要如此大费周折。 AI能解读化验单、破解医学术语、提供第二意见，用简单语言帮助患者理解自己的选择。 它不会取代医生，但能让患者站在更平等的起点，成为自己健康的主人。 更重要的是，AI让健康管理不再局限于诊室。 预防疾病和优化健康的关键——睡眠、饮食、运动、压力管理和人际连接——都与日常习惯息息相关。 除了加速诊断和药物研发，AI还能成为全天候的健康伙伴，能通过个性化的实时提醒，强化健康习惯。 创意表达：释放每个人的创造力 Simo相信，人人都是天生的创造者。 将想象变为现实的能力，是人类的核心特质。 然而，技能的限制往往让我们的创意难以绽放——不是每个人都有时间、资源或训练去绘画、写作或作曲。 她喜欢在闲暇时绘画，但脑海中的画面总比画布上的更生动、更复杂。 AI正在拉近想象与现实的距离。 通过AI图像生成工具，可以不断调整提示，直到屏幕上的画面与内心的愿景完美契合。 如今，近三分之一的Z世代用户表示，AI工具让他们以从未想过的方式表达自我。 这并未削弱绘画的魅力。AI赋予每个人将创意化为图像、故事或音乐的工具，将让这个世界更加多彩。 财富自由：梦想照进现实 当人们能独立创造价值、赚到钱，就有了掌握经济命运的能力。 然而，创业从来不易。 在美国，启动一家小型企业的平均成本高达3万美元，对大多数想创业的人来说，这门槛太高了。 以前，开发产品或服务得懂技术，尤其是编程，这让无数有创意点子但缺乏技术背景的人望而却步。 如今，AI让这一切变得不同。 无论年龄、资历，一个人就能从头脑风暴到原型设计、市场推广再到产品发布，全程掌控，无需写一行代码。 2024年Shopify报告显示，用AI的单人创业者推出业务的速度比传统方式快70%。 Simo九岁的女儿想做儿童生日派对策划，一个周末用AI工具做了个功能齐全的网站，展示她的派对创意，分享给小伙伴，还真接了单！ 这也会重塑职场：公司可能会减少招聘，因为现有团队能更高效地产出，有些岗位甚至会消失。 与此同时，新岗位也会涌现。 因此，提升技能、让更多人学会使用AI工具至关重要，以确保经济机会惠及所有人。 即使不创业，AI也能充当理财小助手。 如今，仅三分之一的美国成年人能正确回答基础财务问题. AI能通过个性化的储蓄、预算、投资和债务管理建议，帮助人们做出更明智的选择，构建更稳固的未来。 时间：真正的稀缺资源 能否自由支配时间，往往决定了一个人是否感到掌控了自己的生活。 富人通过聘请助理、管家、私教、厨师等买回时间，打造顺畅的生活系统。普通美国家庭每周却要花近20小时在家务、后勤和琐事上。 技术能彻底改变人们对时间的感知。 2012年，请人代购还像是富豪专属的奢侈品。 但通过精心设计的产品、物流和定价，代购已成为普通家庭的日常。 如今，Instacart的用户覆盖了美国各个阶层，数百万家庭每周因此省下宝贵时间，用于更有价值的事。 这对低收入家庭尤其重要，他们往往身兼多职，还要照顾家人。慢慢地，曾经的奢侈变成了日常。 AI也能带来类似的改变。 研究决策、规划旅行、预约家教等耗时任务，都能交给AI智能体完成，且每个人都能用得起。 OpenAI有机会让这些成为生活标配，让人们重新掌握时间和注意力。 支持：你永远的「知心伙伴」 对很多人来说，最大的拦路虎不是机会不足，而是自我怀疑、孤独或精疲力竭。 有时候，最能让人往前走的是支持——一个能让人反思、被理解、带着信心前行的存在。 商业教练Katia对她职业生涯影响巨大，她常开玩笑说，人人都需要「口袋里的Katia」。 过去，个性化指导是少数人的特权，但ChatGPT正在让它惠及更多人。 人们已经开始用ChatGPT应对职业挫折、处理悲伤，或在深夜梳理纷乱思绪。无需评判的倾诉，能带来巨大安慰。 这不是要取代人与人的连接，而是填补无人问津的空白。 很多人不愿向亲友敞开心扉，也无法经常接触治疗师。即使有，接触时间也通常每周仅一小时。 AI教练则能全天候陪伴，基于对我们生活的全面了解提供支持，帮助觉察潜意识中的模式。 哲学和宗教的核心是自我认知：要成为理想中的自己，我们得先了解真实的自己。 如果AI能帮助我们更深刻地认识自己，那将是我们收到的最珍贵礼物。

AII in To B，李开复的零一万物，又有新动作。 今天，零一万物对外发布了万智企业大模型一站式平台2.0版本，并推出零一万物企业级 Agent 智能体。 而这也意味着，零一万物从卷模型，到转向企业服务之后，其能力从此前为企业带来一站式包括DeepSeek等大模型在内的定制落地解决方案，迭代至具体应用的Agent层面。 用李开复的话来说，便是让AI成为企业的“超级员工”。 今年以来，OpenAI、Manus等公司通过强化学习微调（RFT）和环境理解实现了技术突破，编程类Agent向通用型进化，垂类产品如Vantel、Gamma展现出巨大潜力。这些技术进步不仅提升了Agent的性能和效率，还拓展了其应用场景，使其在更多领域展现出巨大的潜力。 市场看到了AI正在从大模型“教你做事”，进入到Agent“交付结果”的趋势。而这波Agent浪潮中，显然，零一万物不能错过。 “超级员工” 李开复将AI Agent的发展路径，分成三个阶段，分别为·L1：工作流Agent、·L2：推理Agent以及L3：多智能体 Multi-Agents。 在L1阶段，人类主导任务的规划与决策流程，Agent仅按指令一步步执行指定动作。 但到了L2阶段，就有了质的变化。这一阶段的Agent具备基于大模型的任务规划能力，能通过推理机制自主判断任务步骤，调度多种工具完成复杂目标。 据李开复所说，零一万物此次推出的企业级Agent已步入L2阶段，与OpenAI最新发布的ChatGPT Agent处于同一技术水位。 事实上，目前市场上主流的大厂Agent，基本上也都在L2阶段，可以自主拆解一个任务，并完成结果交付。比如此前发布的Manus、智谱AutoGLM、字节扣子空间、阿里飞猪问一问等产品接连涌现，甚至不乏现象级。 不过值得注意的是，目前大厂推出的Agent多是面向C端用户的通用型Agent，在企业级的、定制级的能力上，存在短板。 而这正是零一万物想要切入的市场。 据介绍，零一万物的企业级Agent在设计之初即聚焦企业场景并媒合深度的工程优化，具备更丰富的行业理解与工具调用能力，以实现“更懂企业”。 不仅能够在企业的业务场景下执行编程、研究、访问系统等复杂综合任务、靠谱交付和自主晋升，还基于安全沙盒与MCP，能够访问手机和Web端，连接各类企业服务，并支持企业私有化部署，以保证数据安全。 以企业级Agent为切口，零一万物希望为企业打造“超级员工”，以帮助企业解决实际问题。同时随着零一万物企业级Agent的发布，在技术以及规模落地的持续推进中，零一万物还希望去推动Agent之间的互联互通，携手企业客户共建“超级AI企业”。 愿景是好的，但前提是，零一万物企业级Agent能够征服B端。 AI蓝媒汇在现场了解到，目前，万智Agent已经在咨询服务、金融交易以及销售客服等多个场景先期落地，并在一定程度上已经成为相应场景的“PPT能手”、“招商专员”、“保险专员”等。 这些还不够。现在的李开复希望触达更多的行业，与企业CEO一起，深入业务去共创来打造价值。 AII in To B 而这件事，必须他亲自来。 此前3月，零一万物发布万智企业大模型一站式平台，并宣布可提供企业级DeepSeek部署定制解决方案。 这被业内视为，零一万物放弃了卷模型基建的路线，转而AII in To B，视角从比拼模型参数，转移到如何落地服务企业上。 事实证明，这很有自知之明。 随着市场此前对大模型预训练的狂热退潮，再到DeepSeek所带来的强势冲击，包括零一万物在内的“AI六小龙”首当其冲，并被迫在技术路线、产品矩阵、商业化路径等方面展开了差异化竞争，以期破局。 零一万物，选择AII in To B。 一方面是作为初创公司，再将重心放在大模型预训练上，零一万物根本烧不起，另一方面，在零一万物看来，当前大模型底座无论是OpenAI，还是DeepSeek、Qwen的能力都非常强了，而基于底座的应用部分，则还并不完善。 用一架飞机来形容，大模型是发动机引擎，已经有了很大的提升，但人们不可能坐着发动机就飞上天，而是要在发动机的基础上，构建与动力匹配且合适的系统部件等等，才能实现飞到彼岸的目标。 零一万物的视野从发动机引擎转移到补全飞机里面所需要的系统上，这不失为一条可行性破局路径。 何况To B的预期市场，非常广阔。据Gartner最新预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%；同时，超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成。 但一旦To B，考验的除了技术实力，更是在B端的号召力。而后者目前的依托，正在于李开复本人。 与李彦宏此前表态类似，李开复同样认为，企业AI数智化转型本质上是CEO一把手驱动的AI战略转型工程。 而作为企业AI数智化转型服务方的零一万物，为了打动“一把手”，以及为了与更多优质企业联合共创，李开复选择亲自下场。 亲推与豪赌 据了解，李开复正在牵头，从头部咨询机构招募、搭建具有实战经验的新型战略咨询团队，精选对AI数智化转型有决心的行业龙头企业，一同制定企业顶层 AI 战略，打造真正贴合业务需求的大模型ToB解决方案。 更形象点，可以说，是李开复要手把手陪伴客户企业设计AI嵌入业务的路径。 亲推“超级员工”，这是李开复给外界传递的强烈信号。当然，这件事，也只有他能做。 事实上，从进入大模型创业以来，李开复放弃了过往“自己做董事长，找别人当CEO”的投资模式，而是选择了亲自下场做CEO，本就是认定了这件事，必须由他来做。 尤其是当下的零一万物，需要跑通商业模式，以尽快实现自我造血。 除了战略转向ToB之外，去年底，零一万物内部也发生了一系列人事和组织层面的变动，包括零一万物部分业务的分拆、个别联创离职等等。 对于李开复而言，AII in To B，豪赌“超级员工”，以万智2.0帮助零一万物撬动企业AI服务的大门，也就尤为关键。 毕竟不同于智谱以及MinMax等都在冲刺IPO，零一万物的当务之急，则是要在B端赚到钱。

IT之家 7 月 22 日消息，据台湾地区分析师称，得益于与英伟达（NVIDIA）的深度合作，台积电（TSMC）在 2024 年第二季度实现了超过 100 亿美元（IT之家注：现汇率约合 718.46 亿元人民币）的人工智能（AI）相关收入。这表明英伟达在台积电客户名单中的重要性日益增加，而此前台积电的客户名单一直由苹果主导。 图源：台积电 台积电上周公布了第二季度财报，总营收达 317 亿美元，同比增长 61%，主要驱动力正是来自 AI 芯片的旺盛需求。公司同时预测，本季度营收中值将达到 324 亿美元，意味着全年将实现约 38% 的年增长率。管理层在财报电话会上指出，用于 AI 及高端消费电子产品的先进制程技术，在第二季度贡献了高达 74% 的营收。 据分析师估算，台积电第二季度 317 亿美元的营收中，三分之一（约 100 亿美元）来自人工智能芯片。若将这一趋势延续至全年，台积电 2025 年 AI 业务销售额有望达到新台币 8680 亿元，较 2024 年的 4340 亿新台币翻倍。而展望 2026 年，AI 相关收入将继续保持高速增长，进一步巩固其作为核心增长支柱的地位。 台积电董事长兼首席执行官魏哲家博士在业绩会上明确表示，公司对 2025 年实现约 30% 年营收增长的预期，主要基于 AI 驱动的高性能计算（HPC）市场需求，尤其是其 3 纳米和 5 纳米制程技术的广泛应用。财报数据显示，第二季度 60% 的营收来自高性能计算领域，智能手机相关业务则占 27%。 目前，英伟达是台积电 AI 芯片生产的主要客户。其最新一代 GPU 产品采用台积电 4 纳米制程技术，虽比台积电当前最先进的 3 纳米工艺落后两代，但仍处于全球领先水平。值得注意的是，苹果目前仍是 3 纳米工艺的最大用户，但随着 AI 订单持续扩大，英伟达的重要性日益凸显。 此外，台积电正稳步推进更先进制程的研发与量产计划。继 3 纳米技术之后，公司预计将在今年内启动 2 纳米制程的大规模生产。

上周，月之暗面发布了全新版本的大模型，Kimi K2。 这是目前世界上第一个参数量达到万亿级别的开源模型，发布后迅速引爆了圈内讨论。 它不仅在各种评估基准上表现亮眼，也收获了国内外开发者社区的普遍好评。 在 LMSYS 的开源模型排行榜（LMArena）上，Kimi K2 直接跃升至第一名。 第一列是开源模型内的排名，前四都是国产开源模型，Kimi K2 排在第一名；第二列是所有（开源和闭源）模型中的排名。图片来源：https://lmarena.ai/leaderboard/text 但也有不少人质疑 Kimi K2 是在「抄袭」DeepSeek。 Kimi 团队则大方回应：确实是在 DeepSeek V3 的基础上做了改进。 甚至有网友直接对比了两者的架构，指出了细节差异： Kimi K2 发布后，网友整理 DeepSeek V3 和 Kimi K2 的模型架构区别，来源：https://sebastianraschka.com/blog/2025/the-big-llm-architecture-comparison 就在大家还在讨论这些差异、参数规模、以及模型路线时，Kimi 今天又放出了一份干货：Kimi K2 的技术报告正式发布。 我第一时间打开来看，快速扫了一遍，关键词大概是：万亿参数的混合专家模型、让训练更稳定的 MuonClip 优化器、不断被强调的 Agentic 智能，还有自我批评式的通用强化学习…… 直到我翻到附录，发现一张有点意思的作者列表，除了看到月之暗面创始人杨植麟的名字，竟然！ Kimi K2 技术报告作者页面 Kimi K2……自己也是作者之一？ 我突然有点恍惚，把你「造」出来，你还参与了如何「造出你」的论文撰写？ 那我还研究什么，既然它都上作者署名了，直接问他就好了！ 我就把这份技术报告交给 Kimi K2 来分析一下，看看它能不能讲明白，Kimi K2 到底做了什么。 于是，这篇文章就变成了：我，把技术报告丢给了 Kimi K2，让它「揭秘」它自己。 Kimi K2：为「智能体时代」奠基的万亿级开源大模型——《Kimi K2 Technical Report》深度解读 从「会聊天」到「能干活」：为什么需要新一代大模型 过去两年，大模型的竞赛焦点集中在「谁能把考试题刷得更高」，但真实世界的需求正在迅速转向「谁能像人一样干活」。 从自动修复代码漏洞、跨工具协同办公，到自主完成科研实验，业界把这种「感知-规划-执行-反思」的闭环能力称为 Agentic Intelligence（智能体智能）。 Kimi K2 正是这种范式切换下的第一个系统性成果：它不仅要会做题，更要能在复杂、动态、多工具环境中像「实习生」一样自我进化。 速看省流版： 技术层面：MuonClip 优化器、稀疏 MoE 架构、改写数据策略，共同给出了「高质量数据稀缺」时代的超大规模训练新范式； 数据层面：合成+真实混合环境的十万个工具轨迹为社区提供了可复现、可扩展的智能体数据生产线； 开源层面：1 T 参数的 base + instruct 权重全部放出，相当于把一辆 F1 赛车开源给了所有工程师。 模型一览：万亿总参数、320 亿激活的「稀疏巨人」 规模：总参数 1.04 T，激活参数 32 B，MoE（混合专家）架构，稀疏度 48（每 token 只激活 8/384 位专家）；DeepSeek V3 的参数总量是 6710 亿，其中激活参数量为370 亿 。 训练数据：15.5 T token，涵盖网页、代码、数学、知识四大领域，全部经过质量清洗与「改写法（数据增强技术，增加数据多样性）」扩增。 训练稳定：首次在大规模模型训练过程中，损失函数没有发生任何大的波动或异常，归功于新优化器 MuonClip。 上下文窗口：128K token，满足长文档、多轮工具调用的需求。 MuonClip：大规模模型超高效训练方法 Muon 优化器以训练效率高著称，但在参数规模较大时，可能会出现注意力权重爆炸的问题，即 logits 值过大，导致训练不稳定。 作者提出 QK-Clip 机制融合到 Muon 优化器中。QK-Clip 能够在 logit 过大时，自动进行调节；同时，不会改变网络结构，对模型干预极小，但作用极大。 注意力权重爆炸问题大多出现在超大规模的大模型训练中，这也是此次 Kimi K2 万亿参数能够成功训练的重要突破之一。 没有使用 QK-Clip 的 Muon 优化器在训练时，会无法控制 logits 数值，从而导致大模型训练的不稳定；而 Kimi K2 的 MuonClip 在整个训练过程中都可以很好的控制 logits 。 实验显示，MuonClip 在中等规模，90 亿激活参数时，就可抑制 logits 超过 1000，在 K2 全量训练中全程没有不稳定和优化问题出现，始终确保了训练的稳定性。 文本数据：合成数据+真实数据双 buff 高质量数据越来越稀缺，而在训练中简单多轮重复读取容易导致模型的过拟合。Kimi K2 提出两套改写策略： 知识文本：用 LLM 以不同风格、视角重写维基百科，同时保持语义一致性自动校验，例如把「光合作用」改写成「植物如何制造养分的侦探故事」； 数学文本：按「学习笔记」风格重写并多语种翻译，把奥数竞赛题都改写成「费曼式讲解」。 数据改写流程，将输入拆分为保留上下文的小块，按顺序重写，然后拼接成完整的重写段落。 Kimi K2 也在多个实验进行了测试，结果显示一次改写+单轮训练的准确率（28.94%）优于原始文本反复读取十轮（23.76%）。 智能体数据：2 万工具、10 万轨迹 要让模型会调用工具，最难的是「可扩展的真实环境」。作者搭建了混合管线： 工具库：3000+ 真实 MCP 工具，2 万+ LLM 合成工具，覆盖金融、城市物联网、软件开发等 20 余领域； 「任务-智能体-评估」三元组自动生成智能体训练样本：每条生成的轨迹（即模型的输入、输出、决策过程、以及所采取的每一步行动）由 LLM Judge 打分，通过率 <10% 时，采用拒绝采样方法；确保只选择符合要求的样本进行进一步的训练或评估； 真实智能体任务数据补充：例如代码类任务直接扔给开源的容器编排平台，执行任务并测试，保证反馈真实。 工具库使用的数据合成流程，工具来自真实世界的工具和LLMs；智能和任务从工具库中生成。 最终产出超过 10 万的高质量轨迹，用于监督微调与强化学习。 强化学习框架：可验证奖励 + 自我批评 可验证奖励的强化学习：对于数学、代码、逻辑题等任务，直接跑单元测试或数值验证，客观评估模型表现； 自我批评奖励：而对于非客观任务（比如写诗等），模型用 30 多条标准（清晰、客观、对话流畅、安全等指标）给 Kimi K2 的回答打分，实现无参考答案的对齐； 预算控制：拒绝「废话连篇」，强制用最少 token 解决问题（节省推理费）。 成绩汇报：开源第一，逼近闭源 所有对比均为「非思考」模式，不考虑测试时计算资源的差异。 Kimi K2 在代码、数学、工具使用和长文本四项关键能力上均取得或逼近当前开源模型的最优成绩，并在多项任务上超越闭源标杆。 详细结果图，从上至下依次是代码、工具、理工科以及通用任务。 局限与展望 多步复杂推理场景下输出过长，可能被截断； 在多轮任务中，如果触发了错误工具，或者工具调用失败，会拉低表现； Kimi K2，是「Agentic-aware」模型（接受过 agent 任务训练），但还不是一个「完整 Agent 框架」系统。在长流程开发任务中的一次成功率，Kimi K2 仍然低于那些完整 Agent 框架驱动下的系统。 Kimi K2 后续将围绕推理效率、工具自我评估、长过程推理规划继续迭代。 Kimi K2 的意义不止于又刷新了几个 benchmark。可以预料，随着开源社区在此基础上继续改进，2025 下半年将出现一批「比 K2 更会干活」的垂直智能体，真正把大模型从「聊天框」带进「生产线」。

IT之家 7 月 22 日消息，GitLab 宣布旗下 AI 协作平台 GitLab Duo 正式开启公测，该平台主要提供一系列 AI Agent 帮助程序员开发软件流程，号称全方位覆盖“需求规划、代码编写、测试部署”三大阶段，开发者可直接通过 VS Code、JetBrains 系列 IDE 与相应 AI Agent 互动。 据官方介绍，该平台核心理念是将传统软件开发团队中各类专业角色“虚拟化”，由多种具备专业能力的 AI Agent 组成协作网络，也就是让 AI 扮演软件开发、代码审查、安全分析、产品规划、测试工程及平台运维等角色，各自分别执行自己最擅长的任务。 ▲ 图源 GitLab（下同） 此外，平台的另一大亮点是引入“Flows”功能，也就是让上述 AI Agent 组成自动化工作流，合作配合完成一系列流程操作。以典型开发场景为例，开发者只需描述功能需求，系统即可自动分配 AI Agent，执行需求分析、编码实现、测试验证等步骤。 IT之家注意到，GitLab 还预告后续平台将引入“知识图谱（Knowledge Graph）”，让 AI Agent 能够快速理解项目架构、模块依赖与上下文信息，从而提升任务执行的准确性与响应速度。此外，官方还计划推出一项“AI Catalog”社区计划，也就是提供一个市场，让用户共享自己的 AI Agent 配置文件，进一步拓展平台的应用生态。

当线上投流的价格与渠道越来越不友好，线下广告的“性价比”开始出现。 文｜邓咏仪 编辑｜苏建勋 想观察国内的AI市场，可以多留意一线城市的机场广告。 6月，陈培照常出差，在北京首都机场，他发现阿里云的广告铺天盖地，不管是出发还是抵达层，写着“AI就用阿里云”的广告牌遍布航站楼。 陈培所在的企业和阿里云类似，都有服务器业务，他也投放过机场广告。站在他的角度，这里的信号不能再明显：“任何一个To B厂商看到，都会清楚阿里云要开始打仗了，心里嘀咕一下要不要增加投放”。 多位行业人士对我们透露，阿里云这轮投放达“过亿”级别，“可以说是AI大模型这轮最大手笔的投放动作之一。” △来源：《智能涌现》7月拍摄 就在阿里云强势“占领”机场后不久，陈培发现，百度云拿下了北京首都T3到达层最昂贵的位置之一。 “以前百度云从来没有买过这个位置。”一位行业人士对我们回忆道，这块广告牌价格每年至少千万元起。而在大模型热潮之前，这里的上一个买家，是奢侈品牌迪奥。 △首都机场T3到达大厅 百度云广告 来源：网络 如今，无论是云厂商、AI公司、运营商、新能源车厂商，都在齐齐转向AI，希望登上一线城市的广告牌。 7月，我们在首都机场T3逛了一圈，值机大厅挤满了中国移动、联通、阿里云、百度云、京东云、联想、第四范式、九章云极的AI广告。厂商们不是卖一体机就是卖大模型、智能体，还有智驾等等AI解决方案。 △近期北京、深圳机场AI广告 来源：《智能涌现》7月拍摄及综合网络图片整理 AI大模型浪潮，正在帮机场撬动更多广告客户。 杭州萧山机场是这两年AI广告最集中的机场之一。据《都市快报》统计，过去两年，以AI大模型、云计算为代表的IT互联网广告，已经占广告营收的20%，仅次于食品饮料行业。 △近5年的全国机场投放花费中，软件类目正在快速增加 来源：中天盈信（CODC）数据库 最好的那几块广告位，要靠抢 在机场投AI广告，自然是看重这里最集中的商务人群，这是任何户外广告无法比拟的形态。 北京首都、上海浦东、成都双流等在内的全国十大机场，承担了全国80%航空乘客的客流，其中商务人士高达七成，也囊括了为大模型、AI产品买单的企业、政府决策者。 今年年初的DeepSeek爆火，就引发了一体机热潮——有厂商就直接投放深圳机场的大幅广告卖DeepSeek一体机，还带上了二维码，“扫码立减2000元”，专门针对企业主销售。 △深圳宝安机场的DeepSeek一体机广告 来源：网络 但在机场里，投中自己想要的广告位，并不容易。 含金量最高的广告位，是所有人都必须经过和看见的位置。比如安检入口附近的广告牌、安检口、到达大厅的出口、廊桥、行李转盘上方的广告等等。 一个甲方之间的共识是，和出发大厅相比，到达区域是更好的点位——出发时旅客往往步履匆匆，到达时人的心情会更松快。 这样的核心点位，基本都以年为单位和大企业常年合作。蒙牛、华为、阿里、腾讯等等大公司，基本都会在机场占据固定的广告位，如果有特定时段，才会增加一些短期季节性投放，来营造更大声量。 “好点位说定就被定了，很难找到能代替这个点位的客流量或者品牌意义。”多位品牌方都对《智能涌现》表示，想开始投机场，就要做好长期投、稳定投的准备。 △智谱2024年的机场、地铁广告 图源：网络 除了机场，智谱也曾经在北京中关村商圈附近铺了一圈广告——这也是Kimi、百川智能等其他六小龙的办公所在地。两家公司的员工走进地铁就能看到智谱清言的大幅广告，这也被不少网友调侃为“贴脸开打”。 但这场投放仅持续了短短数月。一位行业人士观察到，那段时间也正好是智谱密集融资的节点——厂商们常会在这样的窗口期，短期借助机场广告，震慑对手，迅速建立市场影响力。 厂商们也会在不同的城市机场投放、“整活”，争夺人才和更多客户。 钉钉就在北京首都机场投放过广告，标题也蹭了AI的热点，写着“AI时代……欢迎创业来杭州”。 △钉钉在首都机场投放的广告 来源：即刻@帅肥牛 字节旗下的火山引擎，也在阿里的大本营杭州，和阿里云的广告并肩而立。 △火山引擎和阿里云在萧山机场投放的广告 来源：网络 大厂更审慎，小厂另辟蹊径 尽管机场广告热热闹闹，大模型、云计算厂商们的投放动作更多是一种市场表态，给业务带来的实际增量有限。 “新的大模型和AI应用机会真起来了吗？”2024年，一位机场广告代理人士邱邱转了一圈科技展会，拜访了多家AI应用厂商后，心里打了一个大问号。 从2022年开始，她所在的公司很早就把AI作为重要战略机会来看待。每周开组会时，无论是新销售还是老销售，每个人都努力地将手上的项目往AI的方向相结合，撬动新需求。 看起来热热闹闹，但更多的大模型广告，是依托广告主原有业务预算的再分配——比如云计算、手机、新能源厂商等等。 “甚至有一些在我们看来是‘航母级’的厂商，给新AI业务的机场广告预算，还没见到苗头。”邱邱对《智能涌现》表示。 DeepSeek爆火之后，大模型领域再进入了一轮烧钱投入的新周期。今年5月，阿里巴巴就宣布未来三年要投3800亿元在AI和云上。 但这些钱大多流向于硬件基础设施和人才投入，留给广告的预算不多。AI公司普遍还是处于紧巴巴的状态下打这场营销仗——好不容易批下来预算，得先用于线上拉新，留给户外广告的预算只能是维持在稳定水平。 进入2025年，邱邱开始挖掘AI应用厂商的需求。盘了一圈，发现就算是已经赚到钱的头部AI应用厂商，也对机场广告尚有疑虑。 她和客户沟通后发现，尽管部分AI应用厂商赚到了钱，但体量并不足以支撑长期的广告投入，机场广告还是相当奢侈的——她预计，还要等个两年，等AI应用们证明自己的商业价值，才会在机场渠道有一轮投放。 不过，很多中小AI厂商对线下广告的看法正在发生变化。一位广告代理人士称，如今不少中小型AI公司把目光投向线下，尝试在其他交通枢纽上刊。 今年初大火的Manus，最近就开始在海外的港口码头、地铁投放线下广告，以招聘人才、宣传产品。 △7月，Manus开始在新加坡投放线下广告 图源：网络 如今AI应用出海已成潮流，对陌生的国家和文化而言，线下广告足够直观，仍有不可替代的品牌意义。 在线上，大多数的流量渠道已经被字节、腾讯巨头们把持，AI厂商获取线上流量的成本逐年增加；而机场原来的广告金主，奢侈品、传统燃油车，正在缩减大量广告预算。 “连线下户外广告也显得没那么贵了。”上述人士开玩笑称，这些中小玩家会争夺进线下广告的“头几名”，希望赶上一波新品牌红利。 广告是所有行业的景气度晴雨表。AI、大模型让几乎所有行业重燃信心，加大广告投入，如今可能只是短期内的一个切面。如何证明它真的像广告标语写的那样——足够有真正的商业价值，这是所有公司都要面对的长期命题。 （陈培、邱邱为化名） 封面来源｜综合作者拍摄及公开网络整理

IT之家 7 月 22 日消息，天眼查显示，罗马仕充电宝事件中的电芯供应商“安普瑞斯（无锡）有限公司”控股股东“安普瑞斯有限公司”已于昨日解散。“安普瑞斯（无锡）有限公司”控股股东“变更为安普瑞斯（香港-2）有限公司”，持股 54.7437%。徐子福担任董事职位，同时多位高管也发生变更。 IT之家注意到，公开信息显示，安普瑞斯有限公司曾用名安普瑞斯有限公司（AMPRIUS LIMITED），公司成立于 2011 年，位于香港，公司负责人为 KANG SUN。 该公司旗下拥有三家子公司，其一是全资子公司南京安普瑞斯有限公司，目前该公司已注销。其二为安普瑞斯（无锡）有限公司，持股 54.7437%，这笔投资于 7 月 22 日退出。其三为博赛利斯（南京）有限公司，也于 2022 年 11 月退出投资。

今年是蔚来的产品大年。 从去年年底到现在，蔚来已经发布或发售了了 7 款新车，主品牌的「5566」和 ET9，乐道品牌的旗舰 SUV L90，以及精品小车萤火虫。 按照年初的计划，蔚来还剩下乐道 L90 的衍生版型 L80 和全新一代蔚来 ES8 两款车尚未发布。 对于蔚来而言，这一代 ES8 或许是其成立 10 年来最重要的几款车之一，它的销量好坏直接关系着蔚来是否能够达成今年第四季度盈利的既定目标，也决定了蔚来还能不能继续站在新能源车的竞技场上。 从工信部公告和蔚来发布的信息中，我们已经得知了第三代 ES8 的不少信息。 最直观明显的变化是在空间上，第三代的蔚来 ES8 加大了不少，整体尺寸来到了 5280/2010/1800 mm，轴距为3130mm，将有 6 座 7 座两个版本可选，作为对比，现款蔚来 ES8 的长宽高分别为 5099/1989/1750mm，轴距为3070mm。 新款 ES8 的轴距加长了足足 60mm，这意味着新车内部的可利用空间将有可观的提升，而且同为 NT 3.0 平台，乐道 L90 的轻量化和零部件小型化技术毫无悬念的将运用在蔚来 ES8 上面，新车二排和三排的乘坐体验也将会有所改善。 ▲乐道 L90 的内部空间 此外，在蔚来之前晒出官图的第一时间，大家就注意到，ES8 的车头处和 L90 一样有很明显的分界线，几乎可以肯定是一个容积较大的前备箱。 新款蔚来 ES8 对头灯组的造型进行了微调，采用了全新设计的日间行车灯，同时将配备ABD智能多光束大灯。车身侧面则采用了 双肩线和隐藏式水切设计，配备隐藏式门把手，尾部的贯穿式灯带也改为了等宽设计，视觉效果上霸气了一些。 辅助驾驶和主动安全能力上，蔚来 ES8 采用了超远距前激光雷达加双侧广角雷达与 4D 成像雷达的三重冗余感知方案，号称是「全球量产车中最强」的感知系统，大概率也会采用 ET9 同款的双神玑芯片。 在工信部的申报信息中，蔚来 ES8 只有一款车型，配备了102kWh电池，动力蓄电池的总质量为545kg，整备质量为2630kg，整车的CLTC纯电续航里程为635km。全新蔚来ES8采用前后双电机动力总成，最大功率分别为180kW和340kW，相比现款蔚来ES8的前180kW、后300kW的驱动力提升了一些，就是不知道在整体车重增加了65kg的情况下，新款蔚来 ES8 的加速表现会不会有所提升。 虽然目前对新款 ES8 的内饰我们还所致甚少，但结合新的「5566」的变化和蔚来 ET9 的配置，倒也不难猜。 新款蔚来 ES8 大概率也会采用和蔚来 ET9 一样的横置 3K OLED 悬浮横屏和 Skyline 数字天际线，并从游艇拨片档把更换成怀档，14 层舒适结构设计的座椅、智能冷暖箱等也毫无疑问将搭载于新车上，还有全新的 Nomi、更新的车机 UI 和操作逻辑以及超大面积的 AR-HUD。 ▲蔚来 ET9 内饰 唯一值得期待的就是，蔚来会不会把 ET9 上面的「九霄天琴音响系统」和首个全主动悬架 Sky·Ride 线控底盘下放给 ES8。 这套线控底盘能够实现每秒 1000 次的调整并实现线控转向，在最大 8.5°后轮转向的帮助下，ET9 的最小转弯直径仅为 10.9 米。 2017 年 12 月 16 日，第一届 NIO day 在北京五棵松体育馆举办，作为蔚来首款面向普通消费者的量产车 ES8 也于当日正式上市，据说蔚来为这场发布会花了 800 万。 李斌在发布会现场展示了 ES8 在 3 分钟内更换整块电池的能力，并承诺将在全国投资建设换电站，还承诺 ES8 车主将享受终身免费质保、车联网服务、异地加电、道路救援等服务。蔚来 NIO House 也将开到各大一二线城市市中心，为蔚来车主提供专属服务。 在发布会后，最低售价约 45 万元的蔚来 ES8 被订购一空，并在半年之后交付给车主。整个 2018 年，第一代 ES8 共卖出了 11348 辆‌‌，在中国高端品牌中大型及以上 SUV 销量排行榜上位居第 11 位。蔚来也成为了最早在美股上市的新势力车企，一时间风光无限。 当时第一代 ES8 的主要竞争对手是传统豪华品牌们，在蔚来创新的换电模式和 NIO House、专属客服以及超前的用户社区运营能力下，蔚来一度获得了其他车企难以抗衡的竞争优势。 只是 10 年过去，第三代 ES8 面临的竞争环境却早已是强敌环伺，增程式中大型 SUV 不断崛起，消费者们也开始更倾向于选择性价比更高的产品，蔚来坚持换电和高端定位反而有些许累赘。 从价格区间来看，蔚来 ES8 主打的 40 万元以上的 SUV 市场正遭到理想的大 SUV 矩阵、问界 M8 M9、领克 900 等车型的不断挤压，甚至自家的乐道 L90 也一定程度上构成了竞争关系。理想，问界还有领克等品牌的胜负手车型，和蔚来主品牌的胜负手车型，如出一辙，ES8 需要在这种硬碰硬的竞争中证明自己，如果说 ET9 无需用太多的销量说明什么，只需要大胆用上最新最强的技术来佐证高端，那么 ES8 需要考虑的就多了，它要平衡高端定位，先进技术，成本和销量。 在这种情况下，蔚来 ES8 能不能再次成为蔚来扭亏为盈乃至重新起飞的转折点，尤为令人期待。

快科技7月22日消息，今天，科大讯飞正式发布了讯飞智能办公本X5，这是一款无需依赖云端、首款搭载本地大模型的办公本，售价4999元起。 讯飞智能办公本X5采用了10.65英寸的E Ink墨水屏，拥有300PPI的显示精度，裸机重量仅约355克，厚度约4.6毫米，也是全球最轻最薄的10.65英寸墨水屏设备。 外观方面提供曜石灰皮套和灰色机器的标准版（6G+64G，4999元），以及水墨蓝皮套+金色机器、经典黑皮套+灰色机器的Pro版（6G+128G，5699元）。 核心配置方面，X5搭载了办公本最强算力8核MT8189 CPU，采用的是6nm制程，同时还有业界第一AI算力的9T NPU。 再搭配自研GPU快刷，整机综合速度提升在50%以上，强大的硬件配置结合专为办公本端侧优化的讯飞星火大模型，将云端模型整体部署到办公本上，实现五大离线AI能力： 离线降噪、离线语音转写、离线分角色转写、离线中英互译和离线生成会议纪要。 其中 讯飞智能办公本X5采用了10.65英寸的E Ink墨水屏，拥有300PPI的显示精度，裸机重量仅约355克，厚度约4.6毫米，也是全球最轻最薄的10.65英寸墨水屏设备。 外观方面提供曜石灰皮套和灰色机器的标准版（6G+64G，4999元），以及水墨蓝皮套+金色机器、经典黑皮套+灰色机器的Pro版（6G+128G，5699元）。 核心配置方面，X5搭载了办公本最强算力8核MT8189 CPU，采用的是6nm制程，同时还有业界第一AI算力的9T NPU。 再搭配自研GPU快刷，整机综合速度提升在50%以上，强大的硬件配置结合专为办公本端侧优化的讯飞星火大模型，将云端模型整体部署到办公本上，实现五大离线AI能力： 离线降噪、离线语音转写、离线分角色转写、离线中英互译和离线生成会议纪要。 其中会议记录能力是X5的一大亮点，整机配备了八麦克风阵列，360度全向收音，普通话识别准确率高达98%，支持200+方言免切换识别转写，以及8种外语互译和9种外语识别。 X5还支持边录边写功能，录音转写的同时可以同步手写，会后回顾时支持回听回看、即点即读，点击手写文字即可播放对应时间点的录音和高亮转写文字。 用户注重的安全性和隐私保护方面，X5提供了离线物理拨键，一键开启离线模式，微孔指示灯亮起，安全可视。 笔记保密箱功能将离线模式所有笔记存入保密箱，保密箱内隔绝所有网络操作，进入保密箱需本人指纹或密码解锁。 此外，X5还支持指纹解锁，拥有全链路安全防护，从计算安全到存储安全再到访问安全，全方位守护用户隐私。 此外，X5还配备了Wacom定制的第三代东云笔，无需充电，握持感舒适；首发比亚迪定制超薄高压电池，容量为4500mAh，拥有超长续航能力。

IT之家 7 月 22 日消息，Nothing 发布了 CMF Watch Pro 3 智能手表，延续此前产品设计语言的同时，在屏幕、定位系统、健康监测及人工智能功能方面实现多项升级。 外观设计上，CMF Watch Pro 3 延续了前代 Watch Pro 2 的经典风格，配备一块 1.43 英寸 AMOLED 显示屏，支持全天候显示（Always On Display），表身采用金属材质，搭配硅胶表带，整体质感扎实。相比上一代的 1.32 英寸屏幕，新表屏占比提升了 10%，视觉体验更为开阔。此次共推出三种配色组合：深灰、浅灰与橙色，满足不同用户的个性化需求。此外，手表内置超过 120 款可自定义表盘，用户可根据场合或心情自由切换。 在运动与健康追踪方面，CMF Watch Pro 3 实现显著升级。首次搭载双频五模 GPS 系统，支持更快速、精准的路线定位，适合跑步、骑行等户外运动爱好者。心率监测模块也升级为四通道传感器，官方称其在不同肤色和运动强度下均能提供更高准确性。同时，设备继续支持血氧饱和度（SpO2）监测、压力水平追踪、呼吸训练引导、饮水提醒、久坐提醒以及女性健康管理功能。 续航方面，CMF Watch Pro 3 在典型使用模式下最长可达 13 天，比前代延长两天；充满电需 99 分钟。 本次更新的一大亮点是引入多项 AI 驱动功能。其中，“AI 运动后总结”功能可对用户的锻炼表现进行深度分析，提供恢复时间建议、训练负荷评估，并预测 5 公里和 10 公里耐力成绩。手表还支持七种核心运动的自动识别与记录。 智能化体验方面，CMF Watch Pro 3 集成了 ChatGPT，用户可通过自然语言语音指令与 AI 助手互动，但需确保手机在附近连接。此外，设备内置语音备忘录功能，支持录音自动转文字；并配备“精选新闻”工具，每日推送定制化新闻摘要。不过目前尚不明确这些 AI 软件功能是否仅限于与 Nothing 或 CMF 手机配对使用，此前 Watch Pro 2 使用 ChatGPT 就有此限制。 硬件配置上，新表保留 IP68 级防尘防水性能，并新增一个麦克风，以提升蓝牙通话时的拾音质量，确保通话更清晰。 所有 CMF 智能手表现已统一接入全新的 Nothing X 应用程序，用户可在单一平台管理音频设备与手表。该应用还支持与 Strava、Apple Health 和 Google Health Connect 数据同步，便于跨平台健康管理。 CMF Watch Pro 3 在美国市场定价为 99 美元（IT之家注：现汇率约合 711.3 元人民币，部分渠道已出现 20 美元优惠），欧洲和英国市场分别为 99 欧元（现汇率约合 829.3 元人民币）和 99 英镑（现汇率约合 957.2 元人民币）。即日起，产品已通过 Nothing 官网及部分零售合作伙伴开售。

作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 最近，割草机器人行业呈现出冰火两重天的景象：一边是多家曾备受关注的明星创企黯淡退场，一边却有玩家营收猛涨、官宣上市，一路高歌猛进。 九号公司旗下的割草机器人子公司未岚大陆，正是“火”的那一方。作为国内短交通和机器人领域的龙头企业之一，九号公司于今年4月发布了2024年财报，显露出割草机器人业务加速发展的势头。 2024年，未岚大陆整机营收8.61亿元，同比增长约283.92%。从2023年10月到2024年9月，未岚大陆已销售近15万台割草机器人，同比翻了三倍。在刚刚过去的亚马逊Prime Day活动中，未岚大陆在美国、德国、法国、意大利、瑞典和比利时六个国家的亚马逊站点均成为了割草机器人类目的销量冠军。 在多数玩家挣扎的赛道上，一家成立仅四年的公司，是凭什么拿下了近9亿元年营收，快速跻身海外割草机器人领域的头部阵营？ 带着这样的疑问，不久前，智东西&机器人前瞻总编辑张国仁在未岚大陆北京办公室，独家专访了CEO任冠佼。采访中，他看起来为人温和低调、不怎么显露锋芒。其实早在2022年，未岚大陆成立早期，智东西就与任冠佼、CTO陈子冲就割草机器人市场的前景和机会进行过一次深入探讨。时隔三年，他们当初看好的机遇，正通过未岚大陆快速发展变为现实。 ▲左为未岚大陆CEO任冠佼，右为智东西&机器人前瞻总编辑张国仁 任冠佼回忆，早在2019年，他发现在不少欧美中产阶级眼中，草坪是社会地位、生活品味、社区档次的重要象征，而用户在使用传统割草机器人时体验不佳，海外智能割草机器人市场存在巨大机遇。 这份洞察很快转化为行动，九号公司不久后正式为割草机器人立项；2021年，九号公司整合了家用机器人事业部和机器人研究院的资源，成立了未岚大陆。 未岚大陆独立初期，九号公司投资了2600多万元。出身小米系的九号供应链管理能力很强，这方面的经验也被很好地应用到未岚大陆身上。2022年，未岚大陆开始进行第一批产品试销，并陆续推出覆盖了多个不同价位Navimow品牌的割草机器人以及多款专业割草配件。 对九号、任冠佼来说，这次内部创业成功是一个关键的转折点。九号公司的业务变的更加多元，而任冠佼也完成了从技术产品负责人到公司操盘手的巨大转变。 然而，一个尖锐的问题也随之而来：当中国企业凭借快速迭代的产品和极具竞争力的价格，在割草机器人、泳池机器人、扫雪机器人等庭院细分品类中逐渐占据主导，市场竞争日趋白热化时，欧美庭院机器人市场，真的还是一片值得期待的蓝海吗？ 任冠佼对此仍满怀信心，“因为能看到的市场空间足够大，预期大盘还有3-4倍的增长”。以割草机器人为例，现有的产品并非最终的解决方案，还有许多痛点等待挖掘。如果割草机器人还能够满足庭院中除割草外的各种需求，那么就很可能成为一个室外智能生态的中心。 在这次深度对话中，任冠佼向我们揭示了这家工程师基因浓厚的公司如何在巨头林立的赛道中突围、实现高速成长的关键策略，并分享了他们对于未来庭院智能生态演进方向的独到见解。 一、割草机器人创业窗口基本关闭，资本投资更趋谨慎 智东西：看九号公司这几年的财报，割草机器人业务从2022年的1.2亿多增长到去年的8.6亿了，这个过程中，最关键的是做对了什么？ 任冠佼：其实未岚大陆的营收还远不止这些，除了割草机器人之外，我们还有配件的业务，实际营收比8.6亿要多得多。 营收的快速增长，主要因为：第一，市场规模本身确实庞大，我们是顺应趋势发展；第二，无边界技术对有边界方案呈现替代趋势，就像我们在2019年的预期的那样，技术变革带来的体验升级，推动市场整体规模大幅提升。从今年的态势来看，这一增长趋势可能会更猛。 智东西：从全球市场总量的发展来看，你们预判规模大概是多少？市场的高速增长能够持续多久？ 任冠佼：全球共有2.5亿个花园，其中约60%适合使用割草设备，即1.5亿个。这1.5亿个中约80%集中在欧美地区，形成约1.2亿个的市场规模。 目前市场上现有的割草解决方案，比如手推割草机、骑乘割草机的产品生命周期约为8-10年，每年的更新需求约在1500万至2000万台之间。 随着割草机器人产品体验的持续提升，如果能完全覆盖传统割草设备的功能需求，智能割草机器人市场规模有望达到600万至700万台。在这个基础上，头部企如果能占据30%-35%的市场份额，将形成相当可观的业务规模。 国内采用无边界解决方案的企业，增速非常快。去年，全球有边界与无边界割草机器人的市场占比约为7:3，今年有边界与无边界的比例应该能够到4:6。明年，无边界割草机器人的占比就有可能到八九成。 另外，在未岚大陆的营收方面，从长期来看，我们预估能到200亿左右。目前主要聚焦在家用割草场景中，还有很多商用场景可以应用。除了欧美区域，亚太、澳洲还有不少市场待发掘。 智东西：除了割草机器人，未岚大陆会不会涉及其他细分领域，比如扫雪机器人、泳池机器人？ 任冠佼：我们有在关注别的机会，但现在针对割草机器人还有许多用户问题没解决好。其实用户要的不是割草机器人，而是一个完美的草坪。现在的机器人还不是最终解决方案，围绕割草还有很多点可以挖掘。 目前割草机器人市场虽然产品很丰富，但仍存在一些突出痛点：周边配套的浇水施肥等庭院管理功能尚未整合；复杂地形的适应性有待提升；RTK定位技术在信号遮挡场景下仍有盲区。尽管RTK已能解决90%-98%的定位问题，叠加视觉算法后可提升至99%，但仍有极少数特殊环境无法完全覆盖。 智东西：一个赛道做还是不做，未岚大陆的判断标准是什么？ 任冠佼：核心还是用户需求。如果想要做新品类，那么新品类规模必须比现在更大，否则只起到补充作用，没法支撑公司未来的增长。 历史上，很少有公司因聚焦倒闭，大多因多元化失败。比如扫地机企业做洗衣机，是本身室内清洁品类的扩大，这是对的策略；但我们如果在割草机器人之后再做扫地机器人，虽然扫地机器人规模大，但两者无法形成合力。 智东西：相较于前两年割草机器人在众筹、融资上的大爆发状态，今年好像大家都比较安静了，市场比较饱和还是资本更理性了？ 任冠佼：其实在2024年，割草机器人赛道的创业窗口就已基本关闭，新入局的创业公司很难再获得机会，行业头部效应正逐步向三四家企业集中。 像一些具备成熟供应链和渠道体系的企业，还是很有机会的。而创业公司如果想重新搭建供应链与渠道体系，已经有点晚了。这种行业格局的变化使得资本投资更趋谨慎，更倾向于聚焦头部企业。 创业公司有个坎很难迈过，就是从产品概念到真正工程化落地的能力，以及全渠道布局、供应链整合和产品体系搭建的综合能力。这些能力需要长期积累，创业公司短期内很难建立起来。 智东西：行业向头部企业集中，你判断大概需要多长的时间？ 任冠佼：可能还有五年。以扫地机器人行业为例，石头科技2016年前后入局，云鲸2020年左右进入，中间有三四年的窗口期，到现在已经进入白热化竞争阶段。所以我预计到 2026-2027 年，割草机器人才会逐步形成头部格局。 智东西：很多创业者、投资人都说草坪赛道烧钱速度让人猝不及防，未岚大陆也是这样吗？ 任冠佼：其实还好，我们2021年从九号独立出来的时候，没有太多钱，集团给了2600多万的注册资本。2022年，未岚大陆进行第一批产品试销，就有不错的营收。 我们没烧太多钱，可能和进入时间早有关。如果入局晚，各方面投入肯定更大。而且九号之后没再追加资金支持，我们靠谈供应链和客户账期控制现金流，基本把业务跑起来了。 智东西：能够长期活下来的庭院机器人企业，应该具备怎样的能力？ 任冠佼：主要有三大核心能力：一是战略思考与行业未来趋势预判能力；二是全职能板块执行能力，涵盖研发、供应链、渠道等各环节；三是持续进步，保持思考与活力的能力。 中国科技企业在全球是处于领先地位，中国科技出海正从早期的供应链红利、人口红利阶段，进入工程师红利时代。这种红利不仅指技术人才基数，更在于人才能有海外视野、能精准洞察用户需求、具有逻辑规划能力。 我们所有的销售都像工程师一样，某个市场做还是不做，要做多少台产品，都不是一拍脑袋想出来的，是要给予合理规划和思考判断，比如通过用户需求倒推得出。 二、工程师内部创业，解决移动机器人“在哪、去哪、怎么去”三大难题 智东西：从最初在九号做工程师，到后来转型做产品，再到领导整个割草机器人事业部，让该事业部快速成为垂直领域的头部，您的职业经历看起来很成功。有什么秘诀可以分享吗？ 任冠佼：秘诀谈不上。我本科毕业于北京科技大学，硕士和博士就读于北京航空航天大学，我的导师是北航张启先院士的弟子，我们算是北航最早一批机器人研究团队。我从2007年开始做机器人，最初是从机器人大赛入手，硕士和博士阶段也一直研究机器人，当时主要研究多足机器人。 2012年，我在博士快毕业时开始找工作，当时不想去四大传统工业机器人公司，但是消费领域的相关公司又不多，所以选择了联想。联想早在2011年就成立了机器人实验室，不过工作一年多后，我觉得当时很难把技术转化为实际产品，就离开了。 2014至2015年，其实是做扫地机器人的好时机，我们也是在这个时间就跑通了激光SLAM方案。所以真的没有什么秘诀，就是坚持在机器人领域探索，不断尝试各种可能落地的方向，只是刚好抓住了机会。 智东西：尝试了那么多方向，最后为什么会看中割草机器人这条赛道呢？ 任冠佼：不是看中了，是没找到其他的。 2015年，我加入九号。当时九号收购了Segway，我在大公司积累近两年后，觉得创业公司更有机会落地技术，所以选择加入。 当时公司有两条业务线：一是早期的平衡车业务，二是新成立的机器人研发中心。我入职后参与了一个和英特尔合作的项目，目标是开发家用消费机器人。 但客观来说，早期的家用消费机器人项目不算很成功，后续尝试的配送机器人领域也是如此。我们在行业内持续探索可行的应用场景，直到2019年才真正发现割草机器人的市场机会，决定要做这个事情。 做出这个判断，主要基于两点：一是欧美家庭普遍拥有花园，传统草坪打理方式繁琐，存在明确需求；二是当时埋线式割草机器人已有一定市场基础，但用户体验亟待升级。我们隐约看到这个赛道的潜力，凭借行业经验判断方向是正确的，只是当时不清楚市场规模究竟有多大。 智东西:未岚大陆刚成立的时候，您是怎么样去开展工作的？ 任冠佼：未岚大陆刚成立时，更像九号内部创业。九号的文化比较开放、鼓励探索，但割草机器人品类比交通品类规模小，管理层纠结了很久。我从2019年开始看到这个方向，第一次去找九号产品委员会（IPMT）时，我在会上讲，下面都没人听，委员会就让我去做调研。 我当时纯研发出身，不懂市场，就找了在UCLA读MBA的师兄，让他帮忙找了很多行业研究报告，发现欧美割草设备的规模和家庭草坪市场规模都很大。 接着要做用户调研，但是我当时也不会。我就注册了问卷星，找海外留学工作的朋友填写，发现大家虽然没听过割草机器人但很感兴趣。不过现在来看，当时还找错用户了，因为我找的人多是澳洲和北美的。 同时，我还要负责研发，带领三四个人的小团队，用配送机器人的底盘焊车架、装电池，当时团队没人懂算法，就用MATLAB跑算法，离线跑完后导到单片机里，拍了demo视频。 我拿着这个视频到产品委员会上，告诉他们，与现有埋线割草机器人方案相比，我们哪怕用MATLAB也做得更好。现在回想这个场景，有点像创业找投资。 当时觉得，集团能在供应链、人员和渠道等方面给予支持，虽然现在来看渠道方面不是很多，因为割草机的渠道相对独立一些。但是我们那会儿找供应链谈合作的时候，对方听说是九号的团队，基本都会愿意和我们合作，这样能够支撑我们慢慢把事情做起来。 智东西：之前在九号做平衡车、两轮电动车的经验，对现在的项目有帮助吗？ 任冠佼：具体经验复用不算多，但团队里有一批做过量产和产品转化的人，在工程化落地这块趟过不少坑，所以从产品设计到量产实现，我们比很多创业公司更顺。 智东西：当时国外的传统割草机器人玩家发展得怎么样？ 任冠佼：富世华作为割草机器人的发明者，从2000年左右便开启相关研发工作，至2019年已积累近20年技术经验。但早期机型采用埋线式设计，需要在草坪中埋设边界线，缺乏智能性。机器运行时仅能在草坪内随机行走，遇到边界线就需要转向。 为什么要做成这种形式呢？我们思考后发现，这本质上属于移动机器人的导航技术问题。从学术层面来看，完整的移动机器人导航需解决三大核心问题：定位（我在哪）、决策（我要去哪）、控制（怎么去）。 而传统埋线式方案的技术缺陷在于：它不知道自己在哪，也不知道要去哪，只能实现基础的控制——碰到边界线后掉头，这是机器人导航控制问题的不完整解决方案。 所以我们认为，只要从技术层面系统性解决导航问题，用户体验就能实现大幅提升。而从商业层面来看，扫地机器人已经验证了这一技术路径是可行的。 扫地机器人采用室内激光SLAM定位导航技术后，市场已呈现快速增长态势，所以这项技术肯定也可以用到割草机器人上，但核心挑战在于室外定位技术的突破。 如今看来，RTK结合视觉与激光SLAM的方案已成为相对完善的技术路径，但在我们启动自研之前，RTK主要应用于测绘等专业领域，没有被应用到消费级机器人或消费电子领域中。 当时，很多芯片厂商都觉得不可置信：他们觉得像“蔚小理”这类技术实力雄厚的车企都还没能做出来，为什么你们可以？但事实证明，通过核心技术的集成化设计与批量化落地，我们成功将其应用于消费级产品。 智东西：未岚大陆能从九号孵化出来，除了您敏锐的商业嗅觉，还有没有其他原因？ 任冠佼：其实当时九号孵化了4个项目，其他3个都失败了，都是不同方向的。 未岚大陆能发展到今天，关键在于市场方向明确。我们从早期就看清了市场规模，只要方向确定，技术就能搭建起来。如果其他3个项目猜中了方向，可能成功的就是它们了。 智东西：未岚大陆是从九号孵化出来的一个很成功的项目，这是否就是九号集团本身成长的路径？就像一棵树生长出各个枝丫一样。现在为什么还没有看到更多的新项目成长出来？ 任冠佼：可能那段时间集团战略和产品线确实处于较发散的阶段，而现在更倾向于聚焦主航道业务。 三、做硬件生意必须能力全面，没有劣势 智东西：在国外用的是Segway品牌吗？ 任冠佼：不是，现在是Segway和Navimow两个品牌一起用。Segway在海外有比较高的品牌知名度，对于我们做业务拓展、打开用户市场帮助很大。Navimow则是区别于其它的Segway产品，展现出我们聚焦园林行业的属性。 但我们当时有一个顾虑，Segway在国外主打平衡车、滑板车这些短途交通工具，用户群是年轻、喜欢探索的人。而割草机器人的用户是中年中产，两者群体不一样。如果不区分，大家会不会搞混Segway到底是什么？ 经过内部的严肃讨论，我们还是倾向于利用Segway的品牌认知度去打开市场。并且，Segway本身也有很长的机器人研发历史，有这个基因在，主打的专业与探索和我们的产品在内核上也是一致的，所以最开始就用Segway品牌。 智东西：与国内其他割草机器人厂商相比，未岚大陆的核心壁垒是什么？ 任冠佼：主要有两方面核心壁垒： 第一，始终倾听用户声音，这是我们最核心的价值观。我们并非单纯为了赚钱，而是真心想从根本上为用户解决问题，做“真正有用、不吹概念的机器人公司”。 我们会通过很多渠道获取用户反馈，社媒上有专门的用户运营团队，会和KOL以及核心用户互动。现在国外有一群死忠粉，整天给我们提建议，追问下一代产品的情况。另外，销售端也会反馈很多声音。 但最核心的，还是产品经理要把自己代入使用场景，思考到底能为用户创造什么价值。所以我们不着急扩品类，而是想深耕这个领域。我们有一长串的需求列表，排期已经排到了两年以后了，有很多问题都等着我们去解决。 第二，做硬件生意必须能力全面，说白了就是没有劣势。硬件研发涉及的面太广了：ID设计、结构、硬件、嵌入式、系统软件、算法、APP……哪一环都不能掉链子。 供应链方面，国内传统园林工具厂商的供应链能力很强，我们在这方面也不弱；渠道端线上线下都得打通，实现全渠道覆盖。 硬件生意就是这样，增长不像互联网那么爆发式，但一旦把研发、供应链、渠道、品牌这些全链条能力建起来，就形成了真正的壁垒。 智东西：作为九号子公司，未岚大陆在供应链、渠道、技术或者产品研发这些方面，会和九号怎么协同？ 任冠佼：说实话，协同并不多。知识层面肯定有协同，比如团队的能力是在原来九号的体系架构里培养的，方法论高度复用，像做产品的IPD流程、供应链管理方法都是统一的，渠道开拓策略也会咨询九号相关人员的经验。 但实际操作时没直接复用资源，很多都是我们重新开拓的。比如九号在海外的渠道资源更多集中在消费电子领域，像滑板车是在MediaMarkt这类大卖场中售卖，而割草机器人走的是OBI这种园林工具DIY超市。渠道完全不同，但开拓渠道的方法论是一样的。 智东西：未岚大陆现在团队规模怎么样？ 任冠佼：大概几百个人，研发人员大概占六七成。国内员工占大多数，国外主要是负责销售和营销的团队。 我们在国外有本地员工，但比例还不高。其实欧美市场差异挺大的，欧洲本身就是多个国家组成，对我们接受度还蛮高，只要产品有优势，中国人去开拓市场、进渠道没那么难。 但美国市场用户认知还处于早期，不像欧洲本身智能割草机的渗透率就很高，美国大多数家庭还不知道这个品类的存在和价值，因此渠道的开拓还有赖于销售人员面对面的演示和讲解，所以团队中以本地员工为主。 智东西：未岚大陆大部分的产品价格都是集中在1200欧到2500欧的区间，后来又推出了千元以下的产品，当时是出于怎样的考虑？ 任冠佼：首先产品线肯定覆盖全价位段，从高价到低价满足不同需求，今年我们也推出了更高端的型号来丰富产品矩阵。 另外，手推割草机价格在300欧元或美元左右，所以割草机器人也不应该定价过高，要让更多人能用得起。 现在市场上已经有品牌把价格做到七百多欧元，我们在刚刚过去的亚马逊Prime Day促销活动中也是首次把价格拉到了699欧元，可以看出价格战已经打响。 但我们凭借不错的利润空间和经过市场检验的产品质量，还是能够占得先机。这次Prime Day活动，我们也是在美国、德国、法国、意大利、瑞典和比利时这六个国家的亚马逊站点都取得了割草机器人类目的销量冠军。 四、美国市场不好做，用户接受度处于早期阶段 智东西：目前国内布局割草机器人的企业，一类是苏州以传统硬件制造思路为主的OPE厂商，另一类是深圳用机器人的思路做产品的企业。未岚大陆风格更倾向于哪种？ 任冠佼：从本质而言，未岚大陆仍是一家机器人公司。核心团队都具备机器人领域专业背景，一直聚焦机器人技术赛道。我们和纯粹的做跨境出海的商业逻辑不太一样——我们采用线上线下融合的打法，并非通过多品类快速上量。在未来600万至800万台的市场规模中，我们想要从用户体验的角度，把产品做得更好。 割草机器人和扫地机器人不太一样，扫地机器人属于室内的劳动，对用户来说需求痛点相对较弱，用户还是比较可以接受自己在屋里开着空调、吹着风扇扫扫地。 但是割草机器人是在室外的环境中运行，在大太阳底下手动推割草机的户外劳动体验极差，用户对自动化设备的需求更为迫切。 在室内清洁场景中，扫地机器人只能作为全屋智能体系中的一部分，主要和多设备进行协同，很难成为全屋智能的中心；但是在庭院场景中，如果割草机器人能够完成解决其中的各种需求，我觉得它就很可能成为一个室外智能生态的中心。 具体来说，边缘修剪上，现有割草机器人完成作业后，草坪边缘常留有杂草。为此我们今年推出了打边配件，但横向打边后仍存在纵向缝隙（如草与路牙子间隙）的清理难题，尤其针对结缕草等匍匐生长的草种，清理难度更大。 草坪灌溉需大量水源，怎么通过机器人把浇水这件事一起解决了，也是需探索新的技术路径。 我去年去美国的时候，发现美国有很多服务商专门上门给用户草坪做施肥、打药、除虫的工作，但是不做割草，用户在这方面的需求也很迫切。 所以，庭院草坪还有非常多值得深挖的技术痛点和服务场景。 智东西：说到去美国，美国市场好做吗？ 任冠佼：不好做，因为用户接受度还处于早期阶段。但在欧洲市场，我们某种程度上要感谢富世华，它作为非常优秀的早期入局者，已经深耕这个市场二十多年，帮我们完成了基础的用户教育，让消费者知道割草机器人是什么、能解决什么问题。 去年我们在法国做过调研，90%-95%的用户都听说过割草机器人，唯一的问题就是买还是不买。他们不买可能只是担心信号问题或割草质量，但至少知道这个产品存在。在欧洲，我们只需要说一句话，那就是“我们的产品比别人更智能、更好用”。 但美国市场不同，我们得说两句话，要比在欧洲多说一句“割草机器人到底是什么”。我们去了很多展会，在跟消费者聊天时，很多人会问“这是不是室外版的Roomba（美国iRobot公司推出的扫地机器人品牌）？” 富世华在美国做得也表现一般，因为欧洲早期的埋线式方案依赖大量经销商渠道，比如一些小零售门店会去帮用户安装产品、解决各种问题，但美国这种渠道并不发达，导致用户教育环节缺失。 智东西：北美对割草机器人的需求有什么差异？ 任冠佼：有挺多方面的，比如面积更大、草种也不一样。 智东西：你们在美国市场的推进策略大概是怎样？ 任冠佼：肯定会持续加大投入，重点做这个市场，不过也不指望它一下子爆发。虽然每年可能有100%的增速，但基数太小，所以相比欧洲占比没那么高。 智东西：美国市场的关税影响大吗？ 任冠佼：原来关税是7.5%，这轮调到37.5%了，成本涨了不少，影响挺大的，所以得考虑全球供应链布局。 现在供应链以国内为主，我们正在考虑海外建厂，布局供应链资源。海外建厂的选址，我们还在评估中，只能先找相对成熟的地方。 智东西：在欧洲，你们做得最成功的是哪些国家？ 任冠佼：那肯定是德语区的国家。 智东西：以德国为例，你们是怎么铺市场的？有没有零售店的概念？ 任冠佼：有的，分四种渠道类型。第一种是零散的夫妻店，量不少，我们做得挺好，主要靠代理进入；第二种是区域性的经销商连锁门店；第三种是OBI那样的连锁大卖场，OBI在德国有300家店，谈成后就能覆盖全部门店；第四种是CE卖场，偏3C电子类的渠道，不过现在量不多，还在探索中。 五、马斯克为什么愿意睡工厂里？因为机会是最吸引人的 智东西：从技术工程师、产品经理成长为公司操盘手，您的管理风格是怎么样的？ 任冠佼：整体上，我们保持就事论事的节奏，但也不能完全拉平讨论。不过我反思自己做得不好的地方，就是参与细节太多，导致战略投入有时保守。这是最近在复盘调整的点——工程师出身容易钻细节，但现在得更多思考公司战略。 智东西：这两年，科技公司的人才争夺都达到了新高度，未岚大陆希望吸引的是怎样的人才？ 任冠佼：我们首先看重思想开放的人，愿意接受批评并持续进步，就像华为强调的“坚持自我批判”，虽然我们没那么极致，但能够持续学习与进步是最重要的。 此外，我们更倾向于学习能力强、勇于承担更多责任的人。后面一点指的是拒绝“这事不归我管”的心态，哪怕当下不具备能力，也会通过自学、协作等一切方式突破边界达成目标。 智东西：未岚大陆最吸引这类人的点在哪里？ 任冠佼：我觉得是机会。就像我自己，当有机会参与到一个未来可能达到千亿规模、能在其中占据几百亿市场份额的事业，并且这个事业是由自己主导创造时，这种机遇本身就是可遇不可求的，远非单纯的物质激励能替代。 这就是为什么马斯克会愿意睡在工厂里，对吧？当然，我们不要求每个员工都能有这样的状态。但这种创造未来的可能性，对人才来说才是最根本的吸引力。 而且我们作为九号内部孵化的项目，本身就有探索新方向的基因，也会鼓励员工以各种方式挖掘新机会点。另外，集团账上有钱，家底殷实，不缺资源，缺的就是愿意加入并落地执行的人才。 智东西：从5到10年的长期视角看，未岚大陆想成为怎样的企业？ 任冠佼：想成为一家不炒概念、真正聚焦用户需求并创造价值的机器人公司。

本来只是想帮女朋友开发一个小网站，结果用了网络几个现成的几款工具后，发现全都不太行——不是功能太有限，就是用起来不同的客户端不适配，越搞越烦。Maor Shlomo 心想：都 AI 时代了，大模型都能写代码了，这些基础功能其实早就可以自动化了。既然如此，为什么不能让 AI 来帮忙，把一个想法快速变成能跑起来的产品雏形呢？ 带着这样的念头，这位来自以色列的 31 岁程序员决定亲自上手。他一个人埋头开发，单枪匹马地干了一段时间，终于在 2025 年初，在特拉维夫的出租屋里，把一个名为 Base44 的产品搭建上线了。 简单来看，Base44 是一款由 AI 驱动的无代码应用开发平台。你只需要用自然语言描述你想做的应用，剩下的事交给 AI 即可。 让人惊叹的不只是 Base44 在 Cursor、Windsurf 等一众强劲的产品之间杀出了一条新路，更令人惊羡的是其背后那个几乎“一个人干成一家公司”的创业故事。 刚起步那会儿，Maor Shlomo 还和女朋友打了个赌：“如果我们在 2025 年底前做到 150 万美元年收入，就买辆好车。” 或许当时谁都没当真，结果真干成了。 Base44 一上线就在开发者圈引起了不小的关注。短短 3 周，ARR 就突破了 100 万美元。大约四周，就达成了最初立下的赌约。而那时候，整个公司还只有 Maor Shlomo 自己，连员工都没有。直到上线四个多月后，他才招了第一个人——不是工程师，而是产品经理。 Maor 说得很直接：“即使你是一个人，其实也是在管理一支 AI 团队。过去三个月我连一行 HTML 或 JavaScript 都没写，全是 AI 在干活。” 后面的发展更加出人意料：上线才半年，Base44 就被以色列本土的软件巨头 Wix 相中，并以 8000 万美元（约合 5.7 亿元人民币）的价格收购。此时，该团队规模也仅有 8 人。 更令人惊讶的是，这一切都是在没有任何融资的情况下完成的。Maor 从头到尾全靠自有资金启动，再靠产品的利润一点点滚起来。Base44 可以说是真正“用 AI 造出来的 AI 公司”。 而 Maor 要么不干，要干就一把梭哈，直接把自己干到财富自由。 最近，YouTube 博主 @LennysPodcast 分享了对 Maor Shlomo 的深度采访（https://www.youtube.com/watch?v=L9KvV_UOs3A），也让我们得以回顾这段从出租屋起步、最终被巨头收购的创业旅程——听起来像神话，但它的确发生了。 Maor Shlomo 接下来，我们对这次访谈的核心内容进行了整理：他是如何萌生这个想法、又是如何一步步把它打磨成型的。与此同时，他还分享了那些自己亲测无效的“常见增长策略”，以及对想要自筹资金创办公司的创业者们提出的一些实用建议。 怎么萌生了开发一款 AI 工具的念头？ Lenny：Base44 究竟是什么？ Maor Shlomo：Base44 是一个 AI 应用构建平台，简单来说，你可以用自然语言描述你想做的东西，比如一个 App、一个游戏、或者一个网站，然后 AI 会自动帮你写出代码来。 当然，我们不是第一个做这个的人，这个领域其实挺拥挤的。但我觉得 Base44 的切入点很不一样，我们采取了一个更有主见、更有实用性的方式。很多用户把它形容为“开箱即用”——意思是你在 Base44 里构建的每个应用，都已经默认集成了数据库、第三方接口、用户管理、数据分析工具等等这些功能，你不需要自己再去接各种外部服务，也不用手动填什么 API 密钥。 这对那些想把 AI 生成的 demo 变成真正复杂、可上线的应用的人来说特别有帮助。 现在市面上很多类似工具在做 React 前端的部分，确实做得不错，一般也都能很好地和 Supabase 这样的后端服务配合使用。其实这些集成方案本身也没什么问题，做得都挺好。但从本质上说，依赖外部服务做集成，和自己从头到尾搭建一个完整的全栈系统相比，灵活性和一体化程度肯定还是差一点。 所以我在设计 Base44 时特意做了一些事情，比如提供端点和 SDK，能更好地和 LLM 配合。这样做之后，我们在构建那种真正复杂、真实可用的应用时，表现就会非常强大。 Lenny：你为什么叫它 Base44？有什么含义吗？ Maor Shlomo：这可能是你听过的最没道理的产品命名原因了。当初我们并没打算把 Base44 做成一个大型的、全球性的产品。我只是想名字里带“base”这个词，因为我希望它成为人们构建软件、解决问题的“基础”。但 base.com 当时已经被其他人注册了，而我也没钱去买一个很贵的域名。 于是我开始查看可用的域名。当时好像是 Cloudflare（也可能是别的服务商）推荐了一些带数字的选项。我的生日是 2 月 2 日，base22 没被注册，于是我想干脆翻倍，成了 base44。我觉得这个名字听起来还不错，有点像 base64。 对我这种技术宅来说，base64 是一种编码方式——把数据从一种形式转换为另一种形式。我想，Base44 也可以有类似的含义：把自然语言“编码”成软件。于是就决定用这个名字了。它容易记，带个数字，看上去挺像回事，但其实背后没什么复杂理由。 Lenny：显然大家现在都知道你成功了，但我想先抛出一组数字，让大家感受这段旅程到底有多疯狂。 这一切发生在短短六个月内：你从零起步，到最终以 8000 多万美元把公司卖给 Wix。 产品上线三周，年经常性收入（ARR）就突破一百万美元。全程自筹资金，启动资金只有几万以色列新谢克尔，甚至不是美元。现在产品已经拥有约 40 万用户，而且从头到尾就你一个人做。 这六个月里，你还经历了两场战争。你人在以色列，一边写代码，一边应对现实的冲击。 那么，这一切是如何开始的？你当初是怎么发现这个机会的？ Maor Shlomo：其实有两个契机促使我开始做这件事。 第一个是我女朋友当时需要一个网站，用来收集潜在客户。她是个艺术家，做了个小生意。我想帮她做个简单的网站，就用了一些市面上的建站工具（不是 AI 的那种）。但老实说，那过程简直是一场噩梦。你得拖拖拽拽地排版，结果手机端一看又全乱了，只能重来。再加上数据管理、表单处理这些琐事，整个体验非常糟糕。 而我之前的公司正好做了不少跟 LLM 相关的东西。当时我就在想：这也太不合理了。明明我知道模型已经可以写出这些代码——不管是做一个网站，还是做个稍微复杂点的 Web 应用都没问题——但缺的是一套合适的基础设施。 所以我就在想：如果我能把这个基础设施搭起来，比如让潜在客户数据自动进数据库，用 React 写代码、自动部署、还能照顾到 SEO，那这整个流程就会变得超级简单。就比如我女朋友自己也可以搞定一个网站开发。 第二个契机是，我当时在以色列一个童子军组织当志愿者，帮他们处理各种系统和后台相关的工作。这个组织很大，成员上万人，软件需求也特别多。但他们内部没有工程师，只能每次都去找外部公司来做。可你知道吗？很多时候，那些公司一张口就是上百万美元的报价，而我心里清楚，那些系统其实很多都可以自己搭出来。 我一直是 Retool 这种工具的忠实粉丝，它们引领了上一波无代码的浪潮。但那些工具其实更像是“低代码”——你还是得懂一些 JavaScript，才能做出稍微复杂一点的交互。 所以我又在想，其实这些组织想要的工具完全可以让 AI 来写，只要你提供一个合适的环境：数据库接好，用户管理搞定，甚至有个 LLM 能在另一个 LLM 上再包一层，构建出真正可用的产品。只要这些基础设施搭好了，用户说出想法，就能直接变成代码。 这两个经历，是我真正开始动手做 Base44 的起点。 在那之前，其实我已经创过一次业。七年前我创办了一家叫 Explorium 的公司，跟 Base44 完全不一样，是一家典型的企业级公司，主要做数据平台，靠自上而下的销售模式推进。那家公司融资味很重，一共拿了 1.3 亿美元，我也做了七年的 CEO。 后来，因为 Explorium 越做越大，我那几年几乎没有再动过手写代码。而编程，其实一直是我最喜欢的事之一。所以我想重新回到那个状态，重新开始构建一些东西，亲自上手。 综合这些，我就想：那就试试吧，做一个我觉得真的有意思的产品。 这次我没有去融资，也不是奔着“占领市场”去的。我很清楚这个领域已经很拥挤了，但我也知道自己有一些独特的视角和做法。当你是抱着“反正没什么可输”的心态去做事时，反而会带来很强的动力。 Base 44 就是这么开始的。老实说，我完全没想到它发展会这么快。 一个人带着 AI 干一家公司的真实体验 Lenny：我很喜欢你没有把功劳都归结为某种天时地利，而是承认这是你亲手推动起来的成果。 首先，你是在解决一个真实的问题——帮你女朋友搭建网站，这是你自己遇到的需求。你不是拍脑袋想“也许这个产品对某些人有用”，而是真的遇到了困难，发现市面上没有一个让你满意的解决方案，于是决定自己动手。 其次，你说你在这个过程中是开心的。这个感觉我觉得也特别重要：你在享受这个过程，而不是觉得它是一种负担。这可能是能坚持做下去的关键之一。 Maor Shlomo：回头看我第一次创办 Explorium 公司的经历。那时候，很多聪明人告诉过我两件事——现在我觉得真的太重要了。 第一，去做你自己也会用的东西。第二，要确保自己一直在做真正喜欢的事。 但说实话，刚听到这两句话的时候，我觉得它们就像是一些陈词滥调。那会儿我想的是：最重要的不就是把生意做起来、提高营收、多签客户吗？哪有时间讲这些理想主义的东西？ 可后来我发现，它们其实一点都不空洞。 比如“做你自己会用的产品”这件事，真的能让事情变得简单很多。我在开发 Base44 的同时，其实就在帮我女朋友做她们需要的工具，边做边用。我们之后会聊到，这也是我怎么找到最早一批用户的。 还有“做你热爱的事”，这点我体会也特别深。我在 Explorium 当了七年 CEO，那是一段很棒的经历，经历了很多高潮低谷。但说实话，公司越做越大，我花了挺长时间才意识到，其实我最热爱的还是做产品、把东西做出来、让它不断变得更好，而不是整天管销售、人力资源、运营这些事。 后来我换了一种方式工作，做真正喜欢的事情，感觉整个人都轻松了很多。你自然会想更努力去推进它，而不是觉得在“上班”。 Lenny：很多创始人都会遇到的问题——有了一个想法，但找不到合适的联合创始人，这其实挺常见的。像 YC 就一直不太喜欢独立创始人，你能做到现在这个程度，我觉得真的很了不起。 那你在独立创业这件事上，有没有什么经验或者教训可以分享，给那些也在考虑独自起步的人？以及你怎么保持这么高的效率？尤其是作为独立创始人，你是怎么用 AI 来帮自己工作的？ Maor Shlomo：首先，作为一个独立创始人，尤其是自筹资金的那种，这条路并不适合所有人。比如说，如果你要做一家企业级 B2B 公司，那你可能需要雇销售，把钱花在市场营销上，这时候如果你是单枪匹马的行动，就会很难推动，毕竟没人会放心地从一个“独苗”那儿买产品，他们可能会担心你明天就不干了。 但如果你做的是一个面向大众市场、具备病毒传播潜力的产品，那融资与否就没那么关键了。你的重点是做出一个人们愿意自发分享的好产品。如果你能做到这一点，进入所谓的“逃逸速度”（产品-市场契合并快速增长），独立创始人反而会有很大优势。 从财务上讲，如果你不融资、靠自己做出成绩，又实现了盈利，那你的回报很可能会比多数融资的模式更可观。而且，这种方式的压力也小很多。你早上醒来，公司还活着、还赚钱，不用想着下轮融资要见谁，这种感觉真的很好。我之前也融资过，投资人都很棒、也很支持，但说实话，自筹资金的节奏更轻松，也更能保持精力。我越来越意识到，精力其实比什么都重要。 当然，这条路也不全是轻松的。比如说，系统出问题了、服务器挂了，没有运维团队，没有人轮班，什么都得你自己上。有一次我在参加我哥哥的婚礼，还要主持仪式，当时正在拍合照，我的一个在麻省理工的朋友突然打电话来说：“Base44 可能被黑了！”——一堆用户在上面搭应用、存数据，我当时挂完电话，差点崩溃。 我随便找了个借口溜出去，开电脑花了两个小时查问题，那两个小时可能是我人生中最紧张的时刻。结果发现只是一个大型语言模型调用了一个叫“cryptography”（密码学）的 Node.js 包，跟加密货币没有任何关系。但非技术用户看到“cryptography 出错”的提示，第一反应就是：“我被黑了！” 你会遇到很多这种时刻，问题不是大不大，而是你一个人得扛下所有压力。没有人能帮你分担，没人能说：“你先休息，我来搞定。”不像我之前的公司，有两个联合创始人，大家是好朋友，有事可以互相撑着，就算搞砸了也有人陪你一起。 还有个挑战是优先级。现在 AI 很强，任何人都能快速做出产品，所以你得非常快地迭代、修产品、跑市场、做内容，全都得一个人来。我每天早上都会问自己三个问题：“我今天需要做什么？我想做什么？我该做什么？”——答案总是“我想写代码”。 我热爱写代码，想修个 Bug、加个新功能，我知道有些点子别人还没想到。但有时候我得逼自己去做市场，因为我知道产品留存、转化都不错，真正的瓶颈是增长。这种在“我想做的”和“我必须做的”之间的切换，是很难的。 最后一点是效率。我花了很多时间去优化自己的工作流，写代码、写内容、发推、部署都尽量自动化。比如前端用 Base44，后端用 Vercel，把流程打通，这样才能一个人高效运作。AI 也帮了我很多忙，从开发到市场营销，我都尽可能找工具自动处理，因为对独立创始人来说，时间才是真正的稀缺资源。 Lenny：你平时会用到哪些生产力工具？ Maor Shlomo：我有比较严重的注意力缺陷多动症（ADHD）。这有时候挺折磨人的，但如果用对方法，其实也能变成一种“超能力”。所以对我来说，最重要的一步，是把每天的工作节奏安排得井井有条，保证自己能专注、能进入深度工作状态。 我一直在用一个叫 RescueTime 的自动追踪时间工具，它可以帮我屏蔽掉 Twitter、LinkedIn 这些容易让我分心的网站。但这事其实挺难的，特别是我当时在“公开造产品”，对 Base44 来说效果非常好——可问题是，每次发完内容你就忍不住想去刷一下，看点赞多少、浏览量多少，结果时间就没了。 所以我给自己设了一套系统，只允许使用特定的软件，确保能专注搞深度工作。 Cursor 是我很喜欢的一款工具，一直在用，它不仅在 Base44 的前端开发上帮了大忙，我还用它自己做了很多小应用，来处理我日常工作里的重复操作，比如用户管理、积分系统、内容创作这些。 我还做了一个自己的内容工具，每周一我会写一些内容创意的“草稿点子”，然后这个小工具会把它们整理成符合我语气风格的 LinkedIn 帖子，等我确认之后，它又会自动生成 Twitter 版本。整个流程非常贴合我的工作习惯。 这些工具都是我为自己的工作流程量身打造的，这真的帮了我很多。当然，不一定非得用 Base44，关键是你可以借助 AI 编程，打造一套适合你自己的生产力工具。比如我的内容流程，别人可能觉得复杂或者不必要，但对我来说特别高效。所以能为这个流程定制一个专属工具，真的太值了。 独立创业者如何与资金雄厚的大公司抗衡？ Lenny：我其实更好奇你自筹资金这件事。你面对的可是一群资金雄厚的玩家，比如 Lovable Bolt、Replit、V0、Vercel，还有 Cursor——他们拿到的不是几百万，而是上亿美元。虽然你不一定是正面对着 Cursor 打，但如果当时没有被 Wix 收购，你会考虑融资吗？你觉得靠自筹资金，真有可能和这些资源充足、广为人知的产品同台竞争吗？ Maor Shlomo：Base44 的盈利情况比我一开始预期的好很多。所以即使没被收购，我其实也觉得这个项目是能赚到不少钱的。 我记得我们一开始在 Product Hunt 上的发布简直是个灾难，完全失败。但转机来了：2 月初我开始在“公开场合构建”，然后就突然火了。大概 3 月份开始有了第一笔收入，虽然当时只是几十块、几百块的小钱。可到了 5 月，我的盈利就已经接近 20 万美元了。 所以我觉得，哪怕是靠自己，也还是能跟这些大公司竞争的。虽然体量上小得多，但我注意到，用 Base44 的人会留下来——即使他们原本就用过那些主流的竞品。 当然，挑战也非常现实：要怎么发出跟那些大公司一样大的声音？像其他 AI 编程工具，动不动就搞上百万美元奖金的黑客马拉松，那种增长打法我确实玩不起。所以我得想别的办法来参与竞争。 我们当时搞了一个“为善而行”的黑客马拉松，我觉得非常成功——它不仅成了个很棒的增长引擎，还真的在为这个世界做点事。有 3000 个团队参与，大家做出了很多有价值的公益应用。 但说到底，我觉得最终决定被收购，部分原因还是因为这个市场变化实在太快了，快到让我措手不及，甚至快过我见过的任何行业。Base44 当时正在快速增长，我也开始意识到——这个工具是真的能帮到人，是真正对生活有影响的。我知道我可能说得有点主观，但我看到用户用它做出来的东西，真的非常棒、非常有创意。 所以我就想，不如拼一把——我们来试试做一个真正全球化的产品，也许可以引领这个新兴的工具类别，也许真的能赢。而我觉得，要做到这点，最靠谱的方式就是跟 Wix 合作。 有很多原因我们可以之后慢慢聊，但简单说就是——我们在很多层面都很合得来，比如基因相近、客户群也重合、对方向有共识，而且我和他们高层的沟通也很顺。所以对我来说，这次收购不仅在财务上是成功的，更像是一个明确的表态：我们不是只在顺风时才出击，我们要在逆风里也能打出漂亮一仗，哪怕是在这样一个竞争激烈的领域。 这就是我选择加入 Wix 的其中一个重要原因。 Lenny：你这个观点非常有意思。我听到的核心是：其实你完全可以选择保持独立，不靠融资，也能获得不错的收入，做出一家运转良好的公司——至少在一段时间内是完全可行的，长期发展如何还不好说。 但作为一位没有融资背景的独立创业者，你依然能在一个竞争激烈的领域里，靠着打造人们真正喜欢的产品，获得可观的回报，只要喜欢你产品的人足够多。就算对手拿到了几十亿美元的融资，市场本身也足够大，还是有你的一席之地。 Maor Shlomo：是的，我觉得现在的环境确实有些不一样了。 刚开始那会儿我其实挺焦虑的，心里老想着：我要怎么跟这些大公司竞争？它们是业内增长最快的公司之一，团队强、资金足，资源不断地砸进来。但随着时间推移，我慢慢发现：我其实跟得上节奏，甚至有时候还跑得更快。只是我走的是另一条路线。 而且这一点一直没变。现在的情况确实不同了。哪怕你是一个人，哪怕你只是个小团队，只要你用得好 AI，本质上你就是在带一个 AI 团队在写代码。 我自己已经三个月没碰过 HTML 或 JavaScript，但 Base44 的前端还在持续变化——因为这些代码都是 AI 写的。 所以我认为，只要你能找到一个有趣的切入点，并且行动够快，资金未必是决定胜负的关键因素。 未来，这种趋势会越来越明显。随着大型语言模型变得越来越强，所谓的“10 倍工程师”将进一步放大影响力，他们会变成“100 倍工程师”，因为他们能驾驭并协调 LLM 帮自己工作。 所以最终决定你是否能赢下一个领域的，不一定是团队规模或融资额度，而是你能不能把这些新工具用到极致。 Lenny：你已经三个月没写过 JavaScript 或 HTML，而这家公司整个生命周期也才半年多，就已经以 8000 万美元，甚至可能更高的价格被收购了。这说明，现在真正重要的，反而是一开始就明确你想解决的问题，擅长发现市场空缺在哪，然后通过分发和市场营销，让别人知道你在做什么，给你一个被选择的机会。 Maor Shlomo：是的，就连分发这件事我现在也还在持续学习。现在的分发方式确实和以前不一样了，某种程度上对独立开发者也更友好。你不一定非得砸大钱去买广告。Base44 在增长上几乎没有花市场预算。我试过花 2000 美元请网红发帖，效果平平；后来又试了几千美元做付费广告，结果也不理想。 最终的增长几乎靠的是公开构建过程。所以连分发这块，其实也变了。 但我发现，如果你对某个领域有独特的见解，就能形成差异化。Base44 的第一个用户是我从小一起长大的朋友，他几个月前还是一家餐厅的经理，后来辞职去创办了一家 SaaS 公司，专门帮餐厅管理发票。 这就是一个很有代表性的例子：这是一个本地化的软件产品，也有清晰的分发路径，比如通过他的人脉资源，但同时又来自一个对餐饮行业非常了解的人。从技术角度看，他完全是个外行，跟写代码完全不沾边，但他对行业的理解却很深。 所以我认为，领域专长和独到的视角将变得越来越重要。然后是分发——它当然难做，但也正是这个环节正在快速变化的地方。 Lenny：我真的很喜欢你没有融资就做到这一切的这点。而且其实你完全可以继续走这条路，靠产品赚钱，过很不错的生活。但这就涉及一个问题了：你的抱负有多大。 我自己也经历过类似的转变。一开始我觉得，我每周写一封 newsletter，日子就能过得很好。但后来我想：为啥不试试做个播客？再做第二个播客？再拓展一些新的方向？我之所以这么做，是因为我发现，如果一直用同一种方式做事情，会变得无聊。而且眼前的这些机会也确实诱人，我觉得自己应该去尝试。 当然，有些人可能会选择不这么做。他们觉得自己状态很好，可以搬去斐济，安静写代码，每年从产品里赚个十万、三十万、五十万美元，日子就很舒服了。但你明显不是这样的人。 对你来说，有更大的目标。一种方式是融很多钱，另一种，就是把公司卖给一个能帮你进一步放大的平台型公司。 Maor Shlomo：我完全理解你说的。而且有意思的是，Base44 其实是我第一次没有试图做一个“史诗级项目”。 我记得我做上一家公司 Explorium 的时候，完全是另一种状态。我很执着于“要在最短时间内筹到最多的钱”。我还记得那时候我在看数据——Explorium 筹到的第一亿美元比 Snowflake 还早。当时我觉得太疯狂了，也太棒了。我做了七年。 但 Base44 完全不同。这是我第一次停下来对自己说：“你知道吗？我只想回到我真正喜欢的事情上——做产品。”我当时不在乎这个产品能不能赢一个市场，不在乎它能不能变得特别大。 我还记得那时候，我和我女朋友从亚洲旅行回来，在飞机上我跟她说：“你知道吗？如果我们能做到 150 万美元的年经常性收入，我们就去买辆好车。”我已经不记得为什么是 150 万这个数字了。结果四周后我们就做到了。 这是我第一次不去追求“做最大”，而是去做一些我真的喜欢、会让我兴奋的东西。就只是想构建一个自己愿意投入时间去做的产品。 但随着它越来越成功，我也开始意识到，这个东西真的能帮助到别人，真的能产生积极影响。那一刻你就会想：“好吧，那我们就全力以赴吧。” 我们开始认真考虑规模化，开始思考如何进入“更大的游戏”。 Lenny：我觉得这是一个很有价值的观察：很多最好的点子，其实不是来自于给自己施加很大的压力去“创造伟大的东西”，反而是来自于顺着兴趣走，顺着那个你真正在意、觉得有意思的想法去探索。很多特别成功、特别有影响力的产品，往往就是这样自然产生的。我非常喜欢这种方式。 从零到 40 万的用户，是怎么来的？ Lenny：Base44 是怎么从零开始获得用户的。具体来说，前 10 个用户你是怎么拿到的？前 100 个呢？再到前 1000 个？你用了哪些策略、哪些“杠杆”？ Maor Shlomo：说实话，就是请我身边关系特别好的人来试用。我真没什么高招，当然可能有别的办法，但对我来说，那时我是第一次做面向消费者的产品，对 B2C 完全是新手。 所以起初就是三个最亲密的朋友。其中两个当时失业了，我就鼓励他们：“要不要试试看，做点 SaaS 的东西？”然后我设法让他们每隔一天就来找我，坐在一起，他们用工具，我看着他们操作——工具一出问题，我就查日志，回到电脑前修 Bug，再上线。就这么循环。 我知道有些人运气好，可能能找到一套方法，不断带来 10 个、100 个、1000 个用户，然后自然滚起来。但我当时把它看成是一个个的里程碑。 在我确认用户真正“喜欢”产品之前，我不会做任何扩大推广的动作。而我判断他们是否喜欢的方式，也不是看他们说了什么，而是看他们有没有主动去分享。哪怕产品还有很多问题，只要他们愿意推荐，那就说明产品在他们眼里已经有价值了。 我基本没在市场推广上做投入，直到这种“自发分享”的迹象出现。比如最开始那几个用户，都是我的朋友。但当第 11 个、第 12 个用户出现，而且我不认识他们，那就是信号了。 这时我才开始思考：可以尝试对外发布了，可以看看有没有更多人愿意用它。因为如果你在产品还没准备好的时候就推向市场，那其实是在浪费时间和资源。你会陷入一种“旋转门”的局面——用户来了又走，没法留下来。除非你有很多钱可以砸广告，否则真的很难。而我知道我不想那么做。我想构建一个从一开始就能盈利的产品，不想靠烧钱堆起来。 所以我知道它必须靠“病毒性”增长。后来有一天，我真的看到了这个迹象——开始有人转发、推荐。我就尝试在 Product Hunt 上做了一次发布，结果非常失败，完全没人关注。 但事后回想，我一点都不觉得遗憾。很多人把产品发布当成决定成败的关键时刻，但对我来说，它只是一个工具，是我获取接下来 30 个、50 个用户的手段。实际上，我第一次发布带来了大概 50 个新用户，还有了第一个付费用户。 那感觉真的很神奇。毕竟我之前做的是企业服务，哪里见过这种——有人看了你的网站，没跟你聊、没砍价，直接就付钱的？ 当然，说实话，那位用户几个小时后就流失了——当时产品确实还有很多不完善的地方。但从那之后，我开始看到缓慢的增长：前 50 个用户中，可能有 20 个流失，剩下的 30 个开始把它推荐给其他人。 我也试过各种传统的市场手段，比如请网红、买广告，效果都不理想。后来是我的一个朋友给我提了个建议。他说：“你一个人做这个项目很酷啊，而且你没走常规融资路线，为什么不把这个过程公开分享出来呢？” 他说得对。我的目标用户是“构建者”——那些正在尝试自己动手做产品的人。所以我开始在 LinkedIn 上记录我的构建过程。 我记得那时看到过“公开构建”这个概念，觉得挺有意思。而 Base44 和这个思路非常契合：构建者看构建者的故事，很自然就能产生共鸣。 更重要的是，我发现 Base44 的用户社区非常特别。大家真的非常热情、反馈非常多，改进节奏也因此变得更快。 你知道那种感觉：用户还没等你上线新功能，就开始催你。他们会写下很多鼓励的话。还有人跟我说，“你改变了我的生活”。他们原本有很多想法，一直想动手做点什么，但之前缺乏资源、不会写代码，也请不起开发者。Base44 给了他们实现这些想法的工具。 还有一件事也起了很大作用：我注意到很多用户喜欢在社交媒体上分享他们用 Base44 做出来的项目。有人甚至问我，“你到底给了这些人多少钱，让他们写这么多推广贴？”我说，“我真没给钱。” 后来我就顺势在 Base44 里搞了个小激励项目：只要你在社交媒体上分享你构建应用的过程，甚至不一定非得提 Base44，我们就给你一些额外积分，用于兑换构建资源。这些策略——公开构建和积分激励——成为了我们增长的两个关键抓手。 这就是 Base44 的早期增长故事。 Lenny：你当时的产品大概有多少用户了？ Maor Shlomo：我记得那段时间大概持续了一周左右。最开始每天有 20 个新用户，结果一周后，突然就变成了每天有 4000 个新用户涌入，产品几乎要崩掉了，扩展变得非常困难。 很多事情我都是边做边学，比如我本身不是运维出身，根本不知道怎么扩展数据库，也不知道一个虚拟 CPU 在扩展时会突然“咬你一口”。另外，为了节省成本，我们一开始尽量用所有能用的免费资源，但当你一旦要开始扩展，这些选择就会变得非常糟糕。 所以可以说，是从我开始公开分享后，用户增长到了几千人。也就是从那时起，我们的积分系统开始真正发挥作用。 Lenny：听起来这几乎就是你整个项目的增长轨迹了。我简单总结一下：你从一开始就是为“具体的人”构建产品——先是为你自己、你女朋友、童子军项目，然后是那三个朋友，甚至现场看着他们使用。这点特别有意思，因为大家常听到的建议是“去找有痛点的用户、找到市场需求”，但你几乎是反其道而行之。你说的是：“来，用用我的产品，帮我个忙，试试看，然后告诉我该怎么改。” Maor Shlomo：确实如此。我不知道是不是整个范式正在改变，但有些理念我并不太信，比如 MVP（最小可行产品）这个概念。 现在构建软件变得太容易了，门槛很低，大家尝试新产品的注意力持续时间却越来越短。所以，如果你做的东西一开始就不好用，别人根本不会多看一眼。 所以我的建议是——找一些“欠你人情”的朋友（笑），或者至少愿意在你产品还不成熟的时候陪你试的人，为他们量身构建，亲自到场。 我记得即使产品用户已经超过两万、五万甚至十万，我们依然很难收集到真正有效的反馈。所以我每周会把二三十个人拉到一个房间里，像是小型焦点小组或黑客马拉松。每隔一周组织一次，目的就是获取真实的用户反馈。 说到底，这和我最开始只有三五个用户时的做法是一样的——直接面对用户，为他们构建。这些人可以来自各种背景，但关键在于他们“想做什么”。 这也引出了我对另一个常见理念的保留：很多人强调你要有一个明确的 ICP（理想客户画像）。我不完全同意。与其定义一个具体的“人设”，不如关注这些用户真正想做的事。只要他们的目标一致，背景其实没那么重要。比如，他们可能背景完全不同，但都想“构建一个工具”，这才是关键。 Lenny：为什么你觉得做“公开构建”能引发共鸣？是因为你构建的工具刚好是“用来构建的工具”，它本身就适合讲故事？还是因为你已经在以色列的科技圈有一定基础，有一个小社区在关注你？或者你觉得还有哪些因素，能帮助那些也想通过公开构建获得关注和增长的人？ Maor Shlomo：首先要说明一点，其实在这之前，我在 LinkedIn 上就积累了一些人脉，虽然称不上“受众”，但确实有不少联系人。所以一切都是从 LinkedIn 开始的。你刚才提到了，现在因为被收购的事传开了，我在各个平台都获得了不少关注，但起点还是 LinkedIn。 我之前是 Explorium 公司的 CEO，这也让我的人脉圈里已经有一些关注我的人。所以我想说的是，如果你要在公开场合构建并分享，某种程度上你需要在某个渠道上“下注”。 我几周前刚和一个朋友聊过这个话题，公开构建确实是个好方式，其他渠道也可能有效，但你最终得选一个真正有成效的，并持续深耕。如果你每周都在发帖，却始终只有五个点赞，很可能情况不会突然好转。 我也尝试了很多方法，比如找网红带流量，但没有成功。后来我决定聚焦在找到一个真正有效的渠道。于是我在公开构建的过程中，尽量保持真实、坦诚地分享。不光是成果，还有过程中遇到的困难和失败。我不是风险投资支持的公司，也不打算伪装成那种“指标惊人、增长飞快”的形象。我只是实事求是地记录好、坏，甚至是最糟糕的部分，并分享一路上的经验教训。 当然，这种方式是针对我的受众来说有效的——我的受众是开发者和产品构建者。我不确定它是否适用于其他产品类别。但我尽可能地分享真实的内容，从技术栈优化 LLM，到一些情绪体验、增长情况等等。人们喜欢看数字和图表，所以我也会分享这些。 即使是在内容发布之前，我也会找一些我知道是目标用户的朋友提前看看这篇帖子，问他们觉得有没有价值、有趣吗？这其实和发布一个产品没什么区别。 Lenny：你之前积累的人脉网络，有大概的规模吗？ Maor Shlomo：我不觉得那个网络有多大。一开始大概是几千个联系人吧。现在已经涨到几万了。但一开始，就是通过这些人脉开始出现一些互动。一旦你决定把某个渠道当成主要发力点，并持续投入，就会逐渐看到结果。 Lenny：这确实很重要。不是所有平台都要做，而是选一个平台，然后把它做到极致，而不是分散精力去做 Twitter、Instagram 等等。 Maor Shlomo：没错。到现在我还是觉得在 Twitter 上发帖对我来说并不划算。我当时看到 LinkedIn 上效果不错，就想试试把同样的内容放到 Twitter 上。虽然现在我的 Twitter 粉丝也多了一些，但效果一直不太理想，投入产出比远远不如 LinkedIn。 当然，不同创始人、不同产品适合的渠道会不同。有的人可能适合在 Reddit 发帖，也有人可能适合写 Substack。但对我来说，一旦发现 LinkedIn 有效果，就要坚定投入，加倍、三倍地投入，把它做好。不要在早期阶段就想着面面俱到，至少对我来说那是行不通的。 Lenny：我在传统增长策略中也常看到类似的情况，无论是 SEO、广告投放、销售、病毒传播还是口碑，通常一家公司的增长主要是靠其中一条渠道驱动的。对你来说，LinkedIn 就是那个主要渠道。 你提到的积分机制也很有意思，是个挺聪明的策略：鼓励用户分享他们用 Base 44 构建的内容，然后他们就能获得积分来构建更多。我之前从没见过类似的做法。具体是怎么操作的？他们是发截图，还是怎么做的？ Maor Shlomo：一开始很简单，用户直接发邮件给我就行。我会记录下来，手动给他们打积分。顺便说一句，“用户支持”这个话题可以聊几个小时，特别是当你是一个人负责所有事情的时候，怎么处理支持请求，是个大问题。 当时流程就是用户写个帖子，把链接发给我，我收到后就手动添加积分。后来用户越来越多，我实在忙不过来了，就把这个流程做了自动化。因为无法直接接入社交媒体 API，所以我就让用户把帖子链接发给我，我来验证和发放积分。 Lenny：从开发 Base44 开始，你独立运营了多久？这六个月的过程中，你是什么时候开始雇人的？第一个、第二个员工又是什么时候加入的？ Maor Shlomo：第一个人是在两个月前加入的，也就是收购前大约一个半月。所以大部分时间，其实都是我一个人在干。 我记得他刚加入时，我已经隐约感觉收购的事八成会成。等确定这事真的在推进了，我就开始想：如果接下来几年要认真把这个产品做大，那就得招最强的人一起做。这已经不再是“做点有趣的东西、顺便赚点钱”那么简单，而是时候认真下注，做一件真正有规模的事了。也正因如此，我开始找那些熟悉、信得过的人加入，着手构建一个强大的团队。 这其实也和这次收购的结构有关。我不能透露太多细节，但大家知道的那 8000 万美元只是初始支付，后面还有一部分是对赌激励。这样的设计让我觉得这是一笔真正的“双赢”交易。因为对我来说，最重要的回报其实在后面。所以我既有财务上的动力，也真心希望把它做得更好更大。 也正是在收购前一个月，我开始慢慢扩张团队。那时 Base 44 的盈利能力已经显现，我也终于能负担得起请更多人了。 Lenny：你招的第一个人是工程师吗？他主要负责什么？ Maor Shlomo：其实是产品人，一个偏产品经理的角色。他是我认识很久、非常熟悉的人，属于多面手。他能读大型语言模型的日志，发现问题、改提示，写 Python 脚本分析数据，甚至能动手做产品里的分析功能。换句话说，是个技术型产品人，能胜任很多角色。创业初期，你就特别需要这样的人。 我记得有一天我对他说：“嘿，Yov，现在你负责增长。” 他说：“我从没做过增长啊。” 我说：“那没关系，从现在开始你就是了。去试试新的渠道、新的策略。” 你希望第一个加入你的人，是那种可以什么都能干一点、能灵活应对各种变化的合作者。 Lenny：在“增长”这件事，你也试过在 Product Hunt 上发布，早期效果一般，但后来非常成功。那次“搞崩 Product Hunt 算法”的发布，到底带来了多少用户？是不是一下子涌进来很多人？ Maor Shlomo：问题是发展得太快了，我当时压根没来得及给 Base44 加上像样的数据分析系统。所以老实说，我不太确定到底来了多少用户。但我记得很清楚的一点是——Base44 的社区实在太厉害了，是我见过最有凝聚力的社区之一。大家都在圈子里互相转发、传播，看到我们要发布产品，气氛就像是：“冲啊，把 Base44 送上天！” 结果第二天我一醒来一看，Base44 竟然没排进前十。我当时心想：这不对啊？中午的时候，肯定已经有上千人投票了才对，怎么可能前十都进不了？我刷 LinkedIn，看到很多人都在发“快去投 Base44 一票”的帖子，远比实际投票数要多。我真的搞不懂怎么回事。 后来，有个社区成员主动联系了 Product Hunt 的支持团队，说：“你们的算法可能出问题了。”他们查了一下，还真发现问题了，立刻修复了算法。之后我们直接冲到了第一名，领先第二名整整 500 票。我从没见过这种场面，社区的力量真的太震撼了。 Lenny：这些社区都是在哪儿组织的？你是怎么管理这个社区的？是在 WhatsApp 上吗？ Maor Shlomo：对，WhatsApp 出人意料地好用，尤其是在早期获取用户反馈时。当然，从社区运营的角度来说，它不是特别可扩展。人太多了，什么一千、两千、五千人，很快就超了上限，我都记不清 WhatsApp 的上限是多少了。但它一直是我们早期获取第一手产品反馈的关键工具。有 Bug、有卡顿，用户会第一时间告诉我。 当然，后来我们就换了更适合规模化运营的方案，比如 Discord、Reddit。产品更新则通过邮件发给用户。 Lenny：我看到你还尝试过几个非常不一样的增长方式。你说你举办了一场黑客马拉松，这在你这个规模的公司里挺少见的，影响似乎也不小。你还做了一些合作项目。能讲讲这些合作是怎么运作的吗？对 Base44 带来了什么？ Maor Shlomo：有一个我特别喜欢的点是：我看到越来越多的人在用 Base44 去做一些真正有意义、有积极影响的事。AI 编程的一个特别之处在于，一旦你让构建软件变得低门槛、可规模化，它带来的影响也能被放大。 非营利组织可以自己构建工具；教育领域、其他以前预算有限、回报率低的领域也开始出现很多新应用。只要你把门槛降下来，就会有很多创造发生。 所以，当时我们大概有五千到一万用户吧，我就想：不如办个黑客马拉松，让大家来用 Base44 做“为世界带来正面影响”的项目。我手头没什么预算，就干脆说：“奖金 5000 美元，全开放给所有人。” Lenny：这 5000 美元是你自己出的？ Maor Shlomo：对，是我从 Base44 的收入里拿出来的。 结果活动一下子就火了，很多团队报名，最后有 3000 多个团队参加。可能是历史上规模最大的公益黑客马拉松了吧。 活动开始后，社交媒体也开始热了起来。突然，我收到了很多赞助请求——像亚马逊、谷歌、MongoDB、德勤这样的公司，一个接一个来支持这个项目，真的非常惊喜。这些公司还在全球范围开放了他们的办公室，供团队现场使用，奖金自然也随着水涨船高。 这大概是我职业生涯中最有意义的时刻之一。很多团队做出了非常感人的项目。比如，有个人做了一个帮他患有阿尔茨海默症的祖母记住家人的应用——通过照片和名字进行互动，像个小游戏一样。还有很多类似的创意和应用，既温暖又实用，影响深远。 Lenny：是否还有其他对增长特别有效的方法？ Maor Shlomo：最后想补充的一点，其实很多人都谈到过：速度最终会成为一个增长引擎。 公开构建的一个关键是发布人们感兴趣的内容。我们之前开玩笑说过这点，但它确实成立。人们喜欢图表，喜欢数据。他们因此会对项目产生感情，比如：“我想看看下周利润是多少”、“它这周又亏了多少？”、“他会怎么优化？”——这些都会让人产生持续关注。 我觉得“速度”在某种程度上也有类似作用：如果你的产品迭代得足够快，几乎每两天就有新功能上线，用户也会产生期待和投入感。我记得有人在我发布的帖子下评论说：“它进展太快了，我现在就得试一试。” 速度真的能解决很多问题。在我运营 Base44 时，大部分的思考都是围绕“我们怎么才能更快？”这不仅能帮你解决产品问题，甚至还能化解一些营销上的挑战。前提是你得聪明地把每一次更新都当成一次小型发布。这确实是一种非常有效的增长策略。 Claude、Gemini 是 Base44 的重要技术栈 Lenny：很多创始人在创建项目时都会纠结：该用什么技术？怎样才能快速行动？你能不能详细讲讲你用来构建 Base44 的工具和基础设施？ Maor Shlomo：我用的 Render.com（ PaaS 供应商）。讲真的，我没有拿过他们的钱，也没投他们的公司，我甚至没和他们的高管聊过。但老实说，用起来太爽了。 在我之前的公司，我们有一个庞大的 DevOps 团队专门负责上线流程。而 Render 就像是构建在 AWS 之上的云平台，提供了一套非常简单、易用的流程，用来部署和扩展 Web 应用。 Lenny：就是 Render 本身？没什么特别定制的版本？ Maor Shlomo：对，就是 Render.com。它基本负责我们所有基础设施相关的事情，比如网站、平台、本地应用的部署。因为 Base44 是一个结构复杂的系统：用户应用和平台需要隔离，平台又要和网站隔离，整体架构比较独立清晰。 MongoDB 也很好用，尤其是在 AI 编程这类场景下。数据结构经常变化，而 LLM 有时候并不能准确理解用户意图，所以数据结构需要灵活调整，这时候 MongoDB 就很适合。 还有 Cursor，我也花了不少时间（大概 20%-30%）在优化整个代码库，以让它更适配大型语言模型。顺便说一句，这套理念我也在 Base44 中实践了——我一直有个目标，就是尽可能减少 LLM 生成代码的量。 我的思路是这样的：当你要实现一个功能时，理想状态是整个功能都能由 LLM 完成，但实际生成的代码尽量少。因为如果 LLM 要从零开始写一个功能，容易出错，也更容易被上下文信息干扰。你一旦问后续问题，它得记得太多东西。 所以我构建了一套高度抽象、带有明确框架主张的基础设施。它负责处理一整套事情：从增删改查，到认证和数据库对接等。这样，当你调用 LLM 来实现某个功能时，它只需要生成非常少的代码就能完成任务。 Base44 的架构也是如此：我会为 LLM 提供高质量的基础设施和 SDK，它依然能写完整功能，但生成的 token 非常少。 还有一点可能比较有争议的看法：我觉得在和 LLM 协作时，应该避免使用 TypeScript，尽量用纯 JavaScript 配合 JSX。LLM 在写这类代码时更顺手。Base44 的前端平台就是基于 JSX 构建的，不用 TypeScript。这也是我过去几个月没有写过一行 HTML 或 JavaScript 的原因之一——AI 做得很好。 另一个可能值得一提的点是：现在很多新应用本质上是围绕 LLM 构建的。所以在 Base44 中，我给不同的任务配备了不同的大模型组合。 比如 Claude 4 在处理初始提示、从零开始构建应用时表现特别好，界面设计也很棒。而当你遇到复杂问题、需要深入逻辑或者 Claude 卡在一个 Bug 循环里时，Gemini 就非常有用。 所以我搭建了一套模型路由系统，用于分析用户输入并判断使用哪个模型最合适。我觉得这个系统效果很好。 Lenny：你这个模型路由是在 Cursor 里实现的吗？还是在 Base44 中根据用户的操作动态判断？ Maor Shlomo：是在 Base44 里实现的。我觉得 Cursor 好像还没有类似功能，或者也许有某种自动模式，但我的模型路由是在 Base44 内部完成的。当用户发出请求时，我们会先分析他的意图，再决定使用哪种语言模型。 Lenny：所以你用的主要是 Claude 和 Gemini？ Maor Shlomo：对，Base44、Cursor 等其他 AI 编程工具，其实都是采用类似的范式。 也许不该用“范式”这个词，但基本思路是这样的：你有强力模型（比如 Claude 4 或 Gemini）来生成高层次的方案，比如修改文件的哪一部分、实现什么功能，不是每次都要写整个文件。 然后再用一些更轻量、更快的小模型，比如 OpenAI mini 或者 Flash 系列，来完成“打补丁”这类任务，只写关键的代码块。这套流程非常通用，也非常高效。 Lenny：我想问一个非常具体、方向完全不同的问题，一个关于产品的问题：激活，也就是让用户体验到“啊哈时刻”。这通常被认为是留存的核心，你在这方面有什么心得吗？有没有做过哪些特别有效的尝试，让用户很快看到 Base44 的价值，从而愿意留下来、开始使用甚至分享？ Maor Shlomo：这其实有个很有趣、甚至有点反直觉的发现。我们总是想着要为用户打造“最好的”产品，但有时候，这和让用户尽快体验到“啊哈时刻”之间是存在冲突的。 一开始，尤其是在 Base44 的早期阶段，在真正生成应用之前，我会先让大型语言模型给用户生成一个用户流程，就像一个产品需求文档（PRD），但是以非专业人士也能理解的方式呈现。它会展示一个简化的产品原型，比如：你创建了一个任务，然后也许还想添加文件等内容。等用户确认无误之后，再去生成应用。 从产品角度看，这样的流程是合理的，能帮助生成更契合需求的应用。但问题在于——这种方式虽然正确，却会拖慢用户抵达“啊哈时刻”的速度。这个功能我后来砍掉了，因为我发现它虽然带来了更好的产品质量，但降低了用户的转化率。惊喜感会被中间的步骤稀释掉。 我认为，在 AI 编程领域，至少对 Base44 来说，那个关键的“啊哈时刻”是——“哇，它真的理解我了”，而且你能立刻看到结果。如果这个过程被流程打断，惊喜感就会减弱。 所以我学到的一个教训是：尽可能缩短用户与“啊哈”时刻之间的距离。虽然这有时候意味着你得放弃一些对产品质量的坚持，但只要代价不是太大，它是值得的。尤其是在 B2C 场景下，用户注意力非常短暂，你必须在一两分钟内让他们看到价值。之后你再慢慢引导他们接触更多功能，把产品逐步打磨成真正适合他们的样子。 8000 万美元收购，成交！ Lenny：最后一个话题，我想聊聊收购。对很多创始人来说，这就像终极梦想——“天哪，我把公司卖掉了，赚了几百万美元”。但现实其实往往是紧张、忙碌、混乱的。更重要的是，收购之后真正的工作才刚刚开始，而不是“拍拍屁股走人”。所以我特别想知道：这次收购的对话，是怎么开始的？ Maor Shlomo：是 Wix 主动联系了我。当时社区里有不少朋友在发帖说，“Wix 应该在 Base44 做大之前就收购它”，类似这种观点。虽然我们并不直接竞争，但很明显，这两家公司在方向上存在关联。 Lenny：为什么大家会推荐 Wix 呢？你们之间有什么特别的联系吗？ Maor Shlomo：一方面是因为大家都在以色列，这里的创业生态圈就那么大。 Lenny：懂了。而且人们也确实会用 Base44 来搭网站。从这个意义上说，两者的确有重合。Wix 是个很棒的网站构建工具，但它和大语言模型的底层方法还是不一样的。现在看来，它也确实在朝这个方向发展。 Maor Shlomo：是的。我当时去了 Wix，见了他们的管理团队，大家都特别友好。我记得很清楚，CEO Avishai 见面第一句话就是：“大家都在说我们应该收购你，这事至少值得聊聊。我们是来帮忙的。” 一开始我们并没有直接奔着收购去，而是聊聊合作的可能性。Avishai 是一位经验非常丰富的创业者，尤其在以色列帮助过很多 B2C 创始人。我记得我们见了几次，通常是在晚上，一边吃牛排一边聊“怎么发展 Base44”。当时的语境更像是请教建议，而不是正式谈判。 后来我们逐渐发现，彼此之间的化学反应很好——无论是我和他，还是我和整个团队。我觉得这是非常关键的一点。尤其是当收购对象是一个独立开发者或者一个很小的团队时，买方和创始人之间的关系是否融洽，可能比你有多少用户或年营收更重要。因为最终，大家是在一起共事，而不是单纯买个产品。 我们当时确实有在纠结：我到底要不要加入 Wix？最后做出决定的一个关键点就是：跟这帮人一起工作，应该会挺有意思。我真的相信，成为一个有趣、有吸引力、别人愿意合作的人，是非常重要的资本。特别是当你不是一家五百人规模的大公司时，别人收购的不只是你的业务，更是你本人。如果你是个势头不错的小团队，这种人和人之间的化学反应就尤为重要。 而在这种谈判中，最理想的状态就是：你对“不被收购”这条路也完全 OK。听起来有点奇怪，但就像在约会——第一次见面时你不想表现得太热情，不然反而容易弄巧成拙。我当时就是这么想的：能成当然好，不能成也无妨，反正也挺有趣的。 最后还有一个点我觉得值得分享：我对这次交易的结构非常满意，尤其是盈利对赌这部分。它让我对这个项目未来几年的发展仍有强烈的个人投入。虽然收购已经完成，但我每天依然会全力投入。这比起卖掉公司后拍拍屁股走人、几年后逐渐脱离，感觉要好很多。 Lenny：我特别喜欢你刚才说“交易”那部分——如果顺利，那真的可能是一笔能让人一夜暴富的事，当然我不知道具体条款，但听起来确实挺震撼的。我想问下，咱们之前聊过，这个故事还有个戏剧性的插曲：你准备签协议的那天，伊朗战争几乎爆发了？这是什么情况，能讲讲吗？ Maor Shlomo：那段经历真的挺难忘的。整个过程中我其实一直尽量让自己保持冷静，没太紧张，但说到底，这是一笔对我来说意义巨大的交易——它可能会彻底改变我的生活，甚至影响到我孩子的未来。 当我们开始这个过程时，我们希望它能快一点。Base 44 本身没什么历史包袱，也没有法律纠纷，结构也简单，尽职调查也很顺利。 我们告诉合作的两家律师事务所：无论如何，我们一定要在周四晚上签字，别磨蹭，就照这个时间节点走。 终于到了周四深夜，大概凌晨两点，所有条款也基本谈妥了，一些小细节我们也不纠结了，律师那边也都准备就绪。我心想，太好了，咱们赶紧把合同发出去签了吧。我们可是说好的“周四晚上签”。 但这时律师却说：“我们都同意了没错，但还有点措辞想再调整一下。我们现在太累了，今天不处理了，明天早上起来再搞。” 我当时也只能接受，想着睡一觉明早继续。 结果，凌晨四点我醒来，手机上跳出一条消息——和伊朗战争爆发了。 我当时脑子一片空白，简直不敢相信，心想：这交易不会要黄了吧？完全没想到会碰上这种事，太戏剧性了。 不过幸运的是，第二天一切还是照常进行，我们按计划签了协议。 就像我之前说的，那真的是我人生中最不平凡、最不“无聊”的一个月。 Lenny：这个故事太精彩了，细节里全是惊喜。你还有什么想和听众分享的吗？或者能不能给那些正在创业、或刚刚踏上创业之路的创始人一点建议？ Maor Shlomo：借助这个基础，我想先感谢一下 Base 44 的社区——如果有人在听，非常感谢你们。这个社区一直特别支持我。很多时候我会想：我到底做对了什么，才换来大家这样的信任？我其实很难说清楚。所以真的非常感激你们，也希望我能继续把产品做好，不辜负大家。 如果要说点建议，那就是：尽量把至少一半的时间，花在你真正喜欢、也真正擅长的事情上。市面上有很多模型、图表在讲“你擅长什么”、“你喜欢做什么”、“什么事情能给你带来能量”，等等。我的体会是，那些让你既有成就感又觉得有趣的事，才是能支撑你一直走下去的动力来源。 每份工作里总有一些你不那么喜欢的部分，这是不可避免的。但如果你能把自己尽可能多地放在那个“天赋区”里——也就是你做得好又喜欢做的事情，那就很关键。 这段时间我接触了不少很棒的创业者，尤其是在以色列这个生态圈，比如像 Wix、Monday.com、Eto 这样的上市公司。他们的 CEO 要处理很多复杂事务、后勤、管理，甚至是官僚流程。但你会发现，他们仍然会把大量时间用在自己最感兴趣、最擅长的事上，比如产品设计、打造市场引擎等等。这真的很重要。 还有一个老生常谈但依然很真诚的建议：现在是一个非常适合“动手做点什么”的时机。这可能是你人生中最重要的一次机会，去尝试构建一些你真正在乎、真正热爱的东西。 我觉得我们正在进入一个新时代，甚至可能比互联网革命还要深远。构建工具越来越普及，做出好产品的门槛也在下降。所以，如果你有想法，就去做吧。就算最后它没有彻底改变人生，至少你不会留下遗憾。

IT之家 7 月 22 日消息，智元机器人、宇树科技 6 月 25 日中标中移（杭州）信息技术有限公司 2025 年至 2027 年人形双足机器人代工服务采购项目，总标包 1.24 亿，分别为：智元 7800 万，宇树 4605 万。 对于中标机器人大单，智元通用业务部总裁王闯今日回应财经网科技称：“希望以这个合作为新的起点，把智元产品的成熟度、在场景中应用的适配性进一步打磨；把产品功能进一步向真实场景部署去做牵引，带动整个行业的成熟。” 对于“200 台人形机器人和 100 套组件在 45 天内交付压力大么”的问题，王闯表示：“没啥压力”、“客户并不是一批就要把货全提完。他们也是去看不同的场景需求是多少，找到场景后这个量再慢慢去铺开，有爬坡的一个过程。客户会提前 45 天告诉我们后面的提货周期，从备料到生产，是完全能够应对的。” IT之家查询获悉，中移（杭州）信息技术有限公司是中国移动通信有限公司的全资子公司，本次采购划分 2 个采购包： 采购包 1 采购：全尺寸人形双足机器人，预算 7800 万元（含税），智元中标 采购包 2 采购：小尺寸人形双足机器人、算力背包、五指灵巧手，预算 4605 万元（含税），宇树中标